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Anass Salmi

Date d'abonnement : 2025

Ligue d'Or

2197 points
[DEPRECATED] Vibe Coding for Beginners: From Zero to App Earned avr. 29, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les data scientists et les analystes Earned avr. 27, 2026 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud Earned avr. 12, 2026 EDT
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud Earned avr. 7, 2026 EDT
AI Boost Bites : Rédiger des prompts comme un pro avec Google Workspace Earned avr. 3, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative Earned déc. 28, 2025 EST

In this course, you'll learn how to build software with Gemini, Google’s generative AI. The best part is: Anyone can do this. It’s okay if you've never written code before. You just need to be curious and motivated, and we'll help you get from zero to app.

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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning. Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.

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Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.

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Dans ce cours, vous allez explorer l'ingénierie de données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et la façon dont ces éléments se retrouvent dans les offres Google Cloud. Vous apprendrez également à relever les défis liés à l'ingénierie de données.

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Cette vidéo présente les principes de base du prompt engineering pour une communication efficace avec l'IA. Découvrez un framework simple (Persona, Tâche, Contexte, Format) pour créer des prompts clairs et obtenir des résultats plus rapidement et de meilleure qualité avec Gemini dans Google Workspace. Découvrez comment utiliser le langage naturel, être précis et itérer pour obtenir une assistance optimale de l'IA.

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Dans ce cours, vous allez acquérir les connaissances et les outils nécessaires pour identifier les problématiques uniques auxquelles les équipes MLOps sont confrontées lors du déploiement et de la gestion de modèles d'IA générative. Vous verrez également en quoi Vertex AI permet aux équipes d'IA de simplifier les processus MLOps et de faire aboutir leurs projets d'IA générative.

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