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Mohamed Sami

Date d'abonnement : 2019

Ligue de bronze

1200 points
Les bases de Google Workspace Earned fév. 27, 2020 EST
API d'apprentissage automatique Earned fév. 27, 2020 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned fév. 27, 2020 EST
BigQuery pour le machine learning Earned fév. 27, 2020 EST
Bases : Données, ML, IA Earned fév. 27, 2020 EST
Serverless Design with AWS Lambda Earned fév. 15, 2020 EST
Corporate Apps on AWS for Windows Earned fév. 15, 2020 EST
Programming Windows on AWS Earned fév. 15, 2020 EST
Security on AWS Earned fév. 15, 2020 EST
Compute & Networking Earned fév. 15, 2020 EST
Intro au ML : traitement du langage Earned fév. 15, 2020 EST
Baseline: Deploy & Develop Earned déc. 27, 2019 EST

Workspace est la plate-forme d'applications collaboratives de Google, fournie par Google Cloud. Dans ce cours d'introduction, vous allez découvrir les applications de base de Workspace du point de vue de l'utilisateur, grâce à des ateliers pratiques. Bien que Workspace propose beaucoup plus d'applications et de composants que ceux présentés ici, c'est un bon moyen pour vous familiariser avec les outils principaux : Gmail, Agenda, Sheets et quelques autres. Chaque atelier peut être effectué en 10 à 15 minutes, mais un temps supplémentaire vous est proposé pour mieux explorer les applications de manière autonome.

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Il n'a échappé à personne que le machine learning est une technologie très dynamique, et Google Cloud Platform a joué un rôle déterminant dans son développement. Doté d'une multitude d'API.

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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Créer des modèles de machine learning en quelques minutes au lieu de plusieurs heures grâce à SQL, ça vous intéresse ? BigQuery ML démocratise le machine learning en permettant aux analystes de données de créer, d'entraîner et d'évaluer des modèles de ML, puis de les utiliser pour faire des prédictions, en s'appuyant sur leurs outils SQL et leurs connaissances actuelles dans ce langage. Dans cette série d'ateliers, vous allez essayer différents types de modèles et apprendre ce qui caractérise un bon modèle.

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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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In this Quest, you will learn how to write functions with the AWS Lambda Service that respond to events and integrate other AWS Services. You will create applications that write records to Amazon DynamoDB, send messages with Amazon SNS, and monitor events in Amazon CloudWatch and external services. You will even write a back-end function in Lambda for creating a voice-response app for Alexa and the Amazon Echo.

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Learn how to deploy Microsoft Windows Server-based applications in the AWS cloud, including Microsoft Exchange, Dynamics CRM and SharePoint.

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Learn how to develop applications in Microsoft Visual Studio leveraging AWS services.

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This quest is designed to teach you how to apply AWS Identity and Access Management, in concert with several other AWS Services, to address real-world application and service security management scenarios.

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In this quest, you’ll learn to work with services related to Compute and Networking, including Amazon EC2, Amazon Elastic Load Balancing, and Amazon Virtual Private Cloud (VPC).

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Il n'a échappé à personne que le machine learning est une technologie très dynamique, et Google Cloud Platform a joué un rôle déterminant dans son développement. Doté d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Avec ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement du langage. Au cours de divers ateliers, vous allez extraire des entités à partir de texte, effectuer une analyse des sentiments et de la syntaxe, ainsi que transcrire du contenu audio avec l'API Speech-to-Text.

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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

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