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Hendrik Serruys
Date d'abonnement : 2021
Ligue de bronze
1800 points
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned jan. 24, 2022 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned jan. 11, 2022 EST
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned jan. 9, 2022 EST
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned jan. 9, 2022 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned jan. 3, 2022 EST
Bases : Données, ML, IA
Earned déc. 30, 2021 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned déc. 30, 2021 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned déc. 27, 2021 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned déc. 1, 2021 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned oct. 28, 2021 EDT
Dans ce cours, vous allez vous exercer à résoudre des problèmes concrets rencontrés lors de la création de pipelines de flux données. L'objectif principal est de gérer des données continues et illimitées avec les produits Google Cloud.
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Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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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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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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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 Managed Service for Apache Spark, 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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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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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
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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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