Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mars 16, 2023 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned mars 16, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned mars 16, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mars 11, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
Earned mars 10, 2023 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned mars 10, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
Earned mars 5, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
Earned fév. 25, 2023 EST
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 intermédiaire Gérer des modèles de données dans Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : maintenir l'état de santé des projets LookML, utiliser l'exécuteur SQL pour la validation des données, appliquer les bonnes pratiques LookML, optimiser les requêtes et les rapports sur les performances, et mettre en œuvre des tables dérivées persistantes et des règles de mise en cache.
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Terminez le cours d'introduction Créer des objets LookML dans Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des dimensions, des mesures, des vues et des tables dérivées ; définir des types de filtres et de mesures en fonction des exigences ; mettre à jour les dimensions et les mesures ; créer et affiner des explorations ; joindre des vues à des explorations existantes et choisir les objets LookML à créer en fonction des exigences métier.
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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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Ce cours vous permettra d'acquérir une expérience pratique de l'application des concepts avancés de LookML dans Looker. Vous apprendrez à utiliser Liquid pour personnaliser et créer des dimensions et des mesures dynamiques, à créer des tables dérivées SQL dynamiques et natives personnalisées, et à utiliser extends pour modulariser votre code LookML.
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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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Terminez le cours d'introduction Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des données.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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Dans ce cours de niveau débutant, vous découvrirez le workflow d'analyse de données sur Google Cloud, ainsi que les outils que vous pouvez utiliser pour explorer, analyser et visualiser les données, et partager vos observations avec les personnes concernées. Grâce à une étude de cas, des ateliers pratiques, des leçons et des quiz/démos, ce cours vous montrera comment transformer des ensembles de données bruts en données exploitables dans des visualisations et des tableaux de bord percutants. Que vous travailliez déjà avec des données et souhaitiez apprendre à mettre Google Cloud pleinement à profit ou que vous cherchiez à progresser dans votre carrière, ce cours vous sera utile. La plupart des personnes qui effectuent ou utilisent des analyses de données dans leur travail en tireront des enseignements.
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Kubernetes est le système d'orchestration de conteneurs le plus populaire, et Google Kubernetes Engine a été conçu spécifiquement pour les déploiements gérés de Kubernetes dans Google Cloud. Dans ce cours de niveau avancé, vous allez suivre des ateliers pratiques pour apprendre à configurer les images et les conteneurs Docker, ainsi qu'à déployer des applications Kubernetes Engine opérationnelles. Vous allez également acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'orchestration de conteneurs à votre propre workflow. Vous cherchez un atelier challenge pratique pour démontrer vos compétences et valider vos connaissances ? Suivez cet atelier challenge complémentaire après avoir terminé ce cours et le cours Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.
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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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Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.
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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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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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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Créer un réseau Google Cloud sécurisé, dans lequel vous découvrirez plusieurs ressources liées à la mise en réseau permettant de créer, de faire évoluer et de sécuriser vos applications sur Google Cloud.
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce dernier cours de la série présente les services de big data gérés, ainsi que le machine learning et sa valeur. Il explique également comment aller plus loin pour démontrer vos compétences dans Google Cloud en o…
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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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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce troisième cours aborde les outils d'automatisation et de gestion du cloud, ainsi que la création de réseaux sécurisés.
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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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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce premier cours offre une vue d’ensemble du cloud computing, des façons d’utiliser Google Cloud et des différentes options de calcul.
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mai 29, 2024 EDT
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned jan. 24, 2024 EST
Créer des objets LookML dans Looker
Earned jan. 24, 2024 EST
Data Catalog Fundamentals
Earned jan. 24, 2024 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned jan. 23, 2024 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned jan. 23, 2024 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned jan. 23, 2024 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned jan. 5, 2024 EST
Developing Data Models with LookML
Earned déc. 3, 2023 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned déc. 3, 2023 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned nov. 26, 2023 EST
Kubernetes dans Google Cloud
Earned avr. 4, 2023 EDT
Bases : Données, ML, IA
Earned avr. 4, 2023 EDT
Référence : infrastructure
Earned avr. 4, 2023 EDT
Les bases de Google Cloud
Earned avr. 4, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mars 16, 2023 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned mars 16, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned mars 16, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mars 11, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
Earned mars 10, 2023 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned mars 10, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
Earned mars 5, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
Earned fév. 25, 2023 EST