Date d'abonnement : 2024
Développer des applications avec Cloud Run sur Google Cloud : concepts fondamentaux
Earned jan. 7, 2026 EST
Utiliser BigQuery Machine Learning pour l'inférence
Earned jan. 7, 2026 EST
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned jan. 3, 2026 EST
Ce cours présente la plate-forme sans serveur Cloud Run qui permet d'exécuter des applications. Il aborde les principes de base de Cloud Run, son modèle de ressources et le cycle de vie des conteneurs. Vous découvrirez les identités de service, comment contrôler l'accès aux services, et comment développer et tester votre application en local avant de la déployer sur Cloud Run. Vous apprendrez également à intégrer d'autres services Google Cloud afin de créer des applications complètes.
Découvrez BigQuery ML pour l'inférence, pourquoi les analystes de données devraient s'en servir, ses cas d'utilisation et les modèles de ML compatibles. Apprenez également à créer des modèles de ML et à les gérer dans BigQuery.
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.