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RICARDO LEMOS SILVA

Date d'abonnement : 2022

Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud Earned déc. 11, 2025 EST
Le pouvoir du storytelling : comment visualiser des données dans le cloud Earned déc. 11, 2025 EST
Mise en pratique : se préparer pour un poste d'analyste de données cloud Earned déc. 11, 2025 EST
Transformation des données dans le cloud Earned déc. 11, 2025 EST
Gestion et stockage des données dans le cloud Earned déc. 11, 2025 EST
Data Management and Storage in the Cloud Earned nov. 28, 2024 EST
Data Transformation in the Cloud Earned nov. 27, 2024 EST
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned nov. 27, 2024 EST
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned nov. 26, 2024 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned nov. 26, 2024 EST
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned juin 9, 2022 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI Earned juin 3, 2022 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud Earned juin 1, 2022 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML Earned mai 31, 2022 EDT
BigQuery pour le machine learning Earned mai 31, 2022 EDT
Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud Earned mai 28, 2022 EDT
Bases : Données, ML, IA Earned mai 28, 2022 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud Earned mai 28, 2022 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé Earned mai 27, 2022 EDT
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud Earned mai 27, 2022 EDT
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud Earned mai 27, 2022 EDT
Référence : infrastructure Earned mai 25, 2022 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud Earned mai 25, 2022 EDT
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud Earned mai 25, 2022 EDT
Les bases de Google Cloud Earned mai 24, 2022 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine Earned mai 24, 2022 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Français Earned mai 24, 2022 EDT

Ce cours est le premier sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous définirez le domaine de l'analyse de données cloud, et décrirez les rôles et responsabilités d'un analyste de données cloud dans l'acquisition, le stockage, le traitement et la visualisation des données. Vous étudierez l'architecture des outils Google Cloud tels que BigQuery et Cloud Storage, et verrez comment les utiliser efficacement pour structurer et présenter les données, ainsi que pour générer des rapports.

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Ce cours est le quatrième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Dans ce cours, vous allez développer des compétences associées aux cinq étapes clés de la visualisation des données dans le cloud : le storytelling, la planification, l'exploration des données, la création de visualisations et le partage des données avec d'autres personnes. Vous allez approfondir votre connaissance des interfaces et de l'expérience utilisateur pour créer des wireframes de visualisations cloud natives percutantes. Vous travaillerez également avec des outils de visualisation de données cloud natifs pour explorer des ensembles de données, créer des rapports et concevoir des tableaux de bord qui favorisent la prise de décisions et la collaboration.

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Ce cours est le dernier sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Dans ce cours, vous allez combiner les connaissances et compétences de base acquises lors des quatre premiers cours et les appliquer dans un projet pratique de synthèse axé sur la réalisation d'un projet complet sur le cycle de vie des données. Vous vous entraînerez à utiliser des outils cloud pour acquérir, stocker, traiter, analyser, visualiser et communiquer efficacement des insights sur les données. À la fin du cours, vous aurez réalisé un projet démontrant votre capacité à structurer efficacement des données provenant de plusieurs sources, à présenter des solutions aux différentes personnes concernées et à visualiser des insights sur les données à l'aide d'un logiciel cloud. Vous actualiserez également votre CV et vous vous entraînerez à passer des entretiens pour vous préparer à postuler.

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Ce cours est le troisième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous commencerez par découvrir le parcours des données, de la collecte aux insights. Vous apprendrez ensuite à utiliser SQL pour convertir des données brutes en un format utilisable. Vous verrez aussi comment transformer de grands volumes de données à l'aide d'un pipeline de données. Enfin, vous vous entraînerez à appliquer des stratégies de transformation à des ensembles de données réels pour répondre à des besoins métier.

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Ce cours est le deuxième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Il explique comment les données sont structurées et organisées. Vous allez acquérir une expérience pratique de l'architecture de data lakehouse et de ses composants cloud comme BigQuery, Google Cloud Storage et DataProc pour stocker, analyser et traiter efficacement de grands ensembles de données.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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Le cœur de Contact Center AI est son cœur de conversation, et ses interactions humaines redéfinissent les possibilités de conversations basées sur l'IA. Dans cette mission, vous apprendrez à créer un agent virtuel, à concevoir des flux de conversation votre agent virtuel et ajoutez une passerelle téléphonique à un agent virtuel. Terminez cette quête, y compris le Labo du défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Le laboratoire de défi ne fournit pas d'étapes normatives, il nécessite la création de solutions avec un minimum de conseils et testera vos compétences en technologie Google Cloud.

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Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language.

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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.

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Créer des modèles de machine learning en quelques minutes au lieu de plusieurs heures grâce à SQL, ça vous intéresse ? BigQuery ML démocratise le machine learning en permettant aux analystes de données de créer, d'entraîner et d'évaluer des modèles de ML, puis de les utiliser pour faire des prédictions, en s'appuyant sur leurs outils SQL et leurs connaissances actuelles dans ce langage. Dans cette série d'ateliers, vous allez essayer différents types de modèles et apprendre ce qui caractérise un bon modèle.

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La gestion des réseaux est l'un des aspects les plus importants du cloud computing. Il s'agit de la structure sous-jacente de Google Cloud, qui relie l'ensemble de vos ressources et services entre eux. Ce cours aborde les services de gestion des réseaux essentiels de Google Cloud et vous permet de vous familiariser avec des outils spécialisés dans le développement de réseaux matures grâce à des ateliers pratiques. De la découverte des tenants et aboutissants des VPC à la création d'équilibreurs de charge professionnels, Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud vous permettra d'acquérir l'expérience pratique nécessaire pour développer des réseaux robustes.

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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes en vogue dans le domaine de l'informatique. Ce sont toutefois des disciplines pointues, pour lesquelles il n'est pas toujours simple de trouver des documents de référence. Heureusement, Google Cloud propose des services conviviaux dédiés, ainsi que ce cours d'introduction, pour vous aider à faire vos premiers pas avec des outils comme BigQuery, l'API Cloud Speech et Video Intelligence.

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Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Dataproc, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence.

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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Créer un réseau Google Cloud sécurisé, dans lequel vous découvrirez plusieurs ressources liées à la mise en réseau permettant de créer, de faire évoluer et de sécuriser vos applications sur Google Cloud.

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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre. À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques. Les cours doivent être suivis dans cet ordre : 1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing 2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud Ce troisième cours aborde les outils d'automatisation et de gestion du cloud, ainsi que la création de réseaux sécurisés.

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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre. À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques. Les cours doivent être suivis dans cet ordre : 1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing 2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud Ce dernier cours de la série présente les services de big data gérés, ainsi que le machine learning et sa valeur. Il explique également comment aller plus loin pour démontrer vos compétences dans Google Cloud en o…

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Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.

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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.

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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre. À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques. Les cours doivent être suivis dans cet ordre : 1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing 2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud

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Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec les outils et services fondamentaux de Google Cloud. Des vidéos facultatives vous fourniront davantage de contexte et vous permettront de réviser les concepts abordés lors des ateliers pratiques. Ce premier cours sur les bases de Google Cloud est recommandé aux personnes qui s'intéressent à Google Cloud. Vous pouvez le suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, à la fin, vous aurez acquis des compétences pratiques utiles pour lancer votre premier projet Google Cloud. De l'écriture de lignes de commande Cloud Shell au déploiement de votre première machine virtuelle en passant par l'exécution d'applications sur Kubernetes Engine ou avec l'équilibrage de charge, 'Les bases de Google Cloud' constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme.

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Terminez le cours d'introduction Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : Créer et déployer des machines virtuelles dans Compute Engine Configurer des équilibreurs de charge réseau et d'application.

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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning) et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi. Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques. Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations. Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant : Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud…

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