Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Dipika Patil
Date d'abonnement : 2025
Ligue d'Or
4098 points
Introduction à l'IA responsable
Earned nov. 15, 2025 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned nov. 15, 2025 EST
Présentation de l'IA générative
Earned nov. 15, 2025 EST
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned nov. 14, 2025 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned nov. 4, 2025 EST
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned oct. 31, 2025 EDT
Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification afin de devenir ingénieur professionnel en machine learning (PMLE, Professional Machine Learning Engineer). Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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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.
Introduction à l'IA responsable
Earned nov. 15, 2025 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned nov. 15, 2025 EST
Présentation de l'IA générative
Earned nov. 15, 2025 EST
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned nov. 14, 2025 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned nov. 4, 2025 EST
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned oct. 31, 2025 EDT