01
Introduction to Data on the Google Cloud Platform
Highlight Analytics Challenges Faced by Data Analysts.
Compare Big Data On-Premise vs on the Cloud.
Learn from Real-World Use Cases of Companies Transformed through Analytics on the Cloud.
Navigate Google Cloud Platform Project Basics.
Lab: Getting started with Google Cloud Platform.
02
Analyzing Large Datasets with BigQuery
Walkthrough Data Analyst Tasks, Challenges, and Introduce Google Cloud Platform Data Tools.
Demo: Analyze 10 Billion Records with Google BigQuery.
Explore 9 Fundamental Google BigQuery Features.
Compare GCP Tools for Analysts, Data Scientists, and Data Engineers.
Lab: Exploring Datasets with Google BigQuery.
03
Exploring your Public Dataset with SQL
Compare Common Data Exploration Techniques.
Learn How to Code High Quality Standard SQL.
Explore Google BigQuery Public Datasets.
Lab: Troubleshoot Common SQL Errors.
04
Cleaning and Transforming your Data with Cloud Dataprep
Examine the 5 Principles of Dataset Integrity.
Characterize Dataset Shape and Skew
Clean and Transform Data using SQL
Clean and Transform Data using a new UI:UX
Introducing Cloud Dataprep
05
Visualizing Insights and Creating Scheduled Queries
Overview of Data Vizualization principles
Exploratory and Explanatory analysis approaches
Demo: Comment Data Vizalization pitfalls
Connect Google Data Studio to Google BigQuery.
06
Storing and Ingesting new Datasets
Compare Permanent vs Temporary Tables
Save and Export Query Results
Ingesting new datasets
07
Enriching your Data Warehouse with JOINs
Merge Historical Data Tables with UNION.
Introduce table Wildcards for easy merges
Review Data Schemas: Linking Data Across Mutiple tables
Walkthrough JOIN Example and pitfalls
08
Partitioning your Queries and Tables for Advanced Insights
Introduce Advanced Functions (Statistical, Analytic, User-Defined)
Date-Partitioned Tables
09
Designing Schemas that Scale: Arrays and Structs in BigQuery
Compare Google BigQuery vs Traditional
Relational Data Architecture.
Demo: Nested and Repeated Fields
Review ARRAY and STRUCT syntax.
BigQuery Architecture.
10
Optimizing Queries for Performance
Avoid BigQuery Performance Pitfalls
Prevent Hotspots in your Data
Diagnose Performance Issues with the Query
Explanation map
11
Controlling Access with Data Security Best Practices
Safeguard Data with One-way Field Encryption.
Creating Authorized Views
Compare IAM and BigQuery Dataset Roles.
Avoid Access Pitfalls
Review Members, Roles, Organiztions, Account Administration and Service Accounts
12
Predicting Visitor Return Purchases with BigQuery ML
Machine Learning on Structured Data
Scenario: Predicting Customer Lifetime Value.
Choosing the right model type.
Creating ML models with SQL
13
Deriving Insights from Unstructured Data using Machine Learning
ML drives business value
How does ML on unstructured data work?
Choosing the right ML approach.
Pre-built AI building blocks.
Using Pre-built AI to create a chatbot.
Customizing Pre-built models with AutoML.
Building a custom model
Trần Tuấn Anh
IT
Nguyễn Ngọc Minh Thy
Data Engineer
Trương Quốc Thắng
Data Engineer
Phạm Văn Hùng
IT
Dương Minh Phương
Engineer
Cloud Ace là đơn vị đào tạo Google Cloud nên không tổ chức thi và cung cấp chứng chỉ Google Cloud. Cloud Ace chỉ hỗ trợ cung cấp chứng nhận hoàn thành khóa học cho học viên trong quá trình đợi thi lấy chứng Google Cloud
Ngoài ra, nếu bạn muốn thi lấy chứng chỉ Google Cloud, thì Cloud Ace sẽ hướng dẫn đăng ký thi Online hoặc Offline tại các trung tâm khảo thí ủy quyền của Google Cloud tại Việt Nam
Dĩ nhiên là được, trong suốt quá trình học, bạn sẽ liên tục được giải các bài Quiz, các bài thi thử mô phỏng gần giống với đề thi thực tế của Google Cloud. Ngoài ra, Cloud Ace còn cung cấp các câu hỏi Dump liên tục cập nhật các dạng đề, câu hỏi thi từ Google Cloud giúp bạn có sự chuẩn bị tốt nhất cho kỳ thi.
Tất nhiên là có rồi. bạn sẽ được Cloud Ace hỗ trợ trong quá trình học và kể cả khi kết thúc khóa học. Bạn có thể tương tác với Trainer qua Slack, email hoặc qua Group Google Cloud Plartform User HCM để được các Trainer hỗ trợ nhé.
Sau khi học xong khóa học, nếu bạn có thắc mắc nào về phần kiến thức hoặc gặp khó khăn trong quá trình triển khai dự án trên Google Cloud thì có thể liên hệ với Trainer để được giải đáp thắc mắc nhé.
Khóa học Google Cloud không chỉ phù hợp với các kỹ sư phần mềm hay kỹ sư phát triển hệ thống mà còn phù hợp với các kỹ sư xử lý dữ liệu như Data Engineer, Data Scientist.
Ngoài ra, nếu bạn đang là Marketer hay làm việc trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, TMDT, Logistics…. liên tục phải đối mặt với dữ liệu lớn cần giải quyết thì có thể tham khảo các khóa học Big Data Machine Learning Fundamental hoặc các khóa From Data to Insight on Google Cloud Plartform để tham khảo các xử lý dữ liệu đơn giản và tạo báo cáo chuyên nghiệp trên Google Cloud nhé.
Vietnamese 
English 