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Олексій Шеремет

Date d'abonnement : 2022

Ligue d'Argent

16660 points
Analyser les données BigQuery dans Google Sheets à l'aide des feuilles connectées Earned nov. 1, 2023 EDT
Premiers pas avec Looker Earned nov. 1, 2023 EDT
Enrichir les métadonnées et la découverte des données BigLake Earned nov. 1, 2023 EDT
Sécuriser des données BigLake Earned nov. 1, 2023 EDT
Analyse de flux dans BigQuery Earned oct. 31, 2023 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud Earned juil. 8, 2023 EDT
Google Cloud Compute : principes de base Earned juil. 8, 2023 EDT
Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage Earned juil. 8, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud Earned avr. 8, 2023 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI Earned avr. 1, 2023 EDT
Développer votre réseau Google Cloud Earned mars 30, 2023 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned mars 30, 2023 EDT
Partager des données avec Google Data Cloud Earned mars 26, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML Earned déc. 3, 2022 EST
Dégager des insights des données BigQuery Earned déc. 2, 2022 EST
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex Earned déc. 2, 2022 EST
Créer un entrepôt de données avec BigQuery Earned déc. 2, 2022 EST
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML Earned déc. 1, 2022 EST
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery Earned nov. 24, 2022 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud Earned nov. 15, 2022 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine Earned oct. 26, 2022 EDT
Les bases de Google Cloud Earned oct. 26, 2022 EDT

Terminez le cours Analyser les données BigQuery dans Google Sheets à l'aide des feuilles connectées pour recevoir un badge démontrant que vous savez utiliser les feuilles connectées pour accéder à des milliards de lignes de données BigQuery, les analyser, les visualiser et les partager à partir de votre feuille de calcul Google Sheets.

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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Premiers pas avec Looker, dans lequel vous apprendrez à analyser, visualiser et organiser des données à l'aide de Looker Studio et Looker.

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Terminez le cours Enrichir les métadonnées et la découverte des données BigLake pour recevoir un badge démontrant vos compétences avec BigQuery, BigLake et le Dataplex Universal Catalog. Vous allez apprendre à créer des tables BigLake et à enrichir la gestion des métadonnées ainsi que la découverte des données de table.

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Terminez le cours d'introduction Sécuriser des données BigLake pour recevoir un badge démontrant vos compétences avec IAM, BigQuery, BigLake et Data Catalog dans Dataplex pour créer et sécuriser des tables BigLake.

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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyse de flux dans BigQuery, où vous utiliserez Pub/Sub, Dataflow et BigQuery ensemble pour diffuser des données afin de les analyser.

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Terminez le cours intermédiaire Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la configuration et la création d'images de conteneur Docker, la création et la gestion de clusters Google Kubernetes Engine (GKE), l'utilisation de kubectl pour gérer efficacement les clusters et le déploiement d'applications Kubernetes en appliquant des pratiques de livraison continue (CD) robustes.

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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Google Cloud Compute : principes de base, où vous apprendrez à utiliser des machines virtuelles (VM), des disques persistants et des serveurs Web à l'aide de Compute Engine.

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Terminez le cours d'introduction Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage badge de compétence dans les domaines suivants : Utiliser des API pour travailler avec des ressources Cloud Storage, y compris l'API Cloud Storage.

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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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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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Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.

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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Partager des données avec Google Data Cloud. Vous pourrez ainsi acquérir une expérience pratique concernant les partenaires de partage de données Google Cloud, qui disposent d'ensembles de données propriétaires que les clients peuvent utiliser pour effectuer des analyses de données. Les clients s'abonnent à ces données et les interrogent dans leur propre plate-forme. Ils les enrichissent ensuite avec leurs propres ensembles de données et utilisent leurs outils de visualisation pour les tableaux de bord destinés à leur clientèle.

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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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Terminez le cours d'introduction Dégager des insights des données BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de requêtes SQL, l'interrogation de tables publiques, le chargement d'exemples de données dans BigQuery, la résolution d'erreurs de syntaxe courantes avec l'outil de validation des requêtes de BigQuery et la création de rapports dans Looker Studio en se connectant aux données BigQuery.

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Obtenez un badge de compétence en terminant le cours intermédiaire Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex. Vous y apprendrez à utiliser la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, AutoML et les services d'entraînement personnalisés pour entraîner, évaluer, régler, expliquer et déployer des modèles de machine learning. Ce cours, qui ouvre droit à un badge de compétence, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.

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Terminez le cours intermédiaire Créer un entrepôt de données avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la jointure de données pour créer des tables, la résolution des problèmes liés aux jointures, l'ajout de données avec des unions, la création de tables partitionnées par date, et l'utilisation d'objets JSON, ARRAY et STRUCT dans BigQuery.

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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML.

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Validez le cours intermédiaire Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery pour recevoir un badge attestant de vos compétences dans les domaines suivants : créer des ensembles de données dans BigQuery en important des fichiers CSV et JSON ; utiliser des concepts d'analyse SQL sophistiqués dans BigQuery, y compris utiliser BigQuery ML pour entraîner un modèle de prédiction de buts à partir de données de rencontres de football et évaluer le caractère exceptionnel des buts marqués lors de la Coupe du monde.

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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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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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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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