Arnab Choudhuri
Date d'abonnement : 2014
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned mai 17, 2025 EDT
Analyse de flux dans BigQuery
Earned juil. 31, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned juil. 29, 2024 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned juil. 25, 2024 EDT
The Arcade June Speedrun
Earned juil. 7, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned jan. 24, 2024 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned jan. 23, 2024 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned jan. 22, 2024 EST
Présentation de l'IA générative
Earned jan. 22, 2024 EST
Programming Windows on AWS
Earned oct. 15, 2020 EDT
Solutions Architect - Professional
Earned oct. 13, 2020 EDT
Solutions Architect - Associate
Earned oct. 13, 2020 EDT
Storage & CDN
Earned oct. 12, 2020 EDT
Deployment & Management
Earned oct. 10, 2020 EDT
Compute & Networking
Earned oct. 9, 2020 EDT
Serverless Design with AWS Lambda
Earned oct. 8, 2020 EDT
Serverless Web Apps using Amazon DynamoDB
Earned oct. 7, 2020 EDT
Security on AWS
Earned oct. 6, 2020 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned oct. 6, 2020 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned oct. 4, 2020 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned oct. 2, 2020 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned oct. 1, 2020 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned sept. 30, 2020 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned sept. 29, 2020 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure
Earned sept. 24, 2020 EDT
[Deprecated] Cloud Logging
Earned sept. 23, 2020 EDT
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite on GKE
Earned sept. 23, 2020 EDT
Principes fondamentaux de la sécurité et de l'identité
Earned sept. 20, 2020 EDT
Data Science sur la plateforme Google Cloud: Apprentissage automatique
Earned sept. 14, 2020 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned sept. 13, 2020 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned sept. 12, 2020 EDT
DEPRECATED Developing Data and Machine Learning Apps with C#
Earned sept. 12, 2020 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned sept. 9, 2020 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned sept. 7, 2020 EDT
API d'apprentissage automatique
Earned sept. 5, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned sept. 4, 2020 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned août 16, 2020 EDT
Workspace : Modules complémentaires
Earned juil. 7, 2020 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned juin 17, 2020 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned juin 16, 2020 EDT
DEPRECATED Applied Data: Blockchain
Earned juin 14, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned juin 13, 2020 EDT
Bases : Données, ML, IA
Earned juin 11, 2020 EDT
BigQuery pour le machine learning
Earned juin 9, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned juin 8, 2020 EDT
DEPRECATED Cloud Engineering
Earned juin 7, 2020 EDT
Ingénierie cloud
Earned juin 5, 2020 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned mai 31, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned mai 30, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned mai 15, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned mai 5, 2020 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned mai 4, 2020 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices
Earned mai 2, 2020 EDT
Scientific Data Processing
Earned mai 2, 2020 EDT
[DEPRECATED] DEPRECATE Apigee Advanced
Earned avr. 26, 2020 EDT
[DEPRECATED] DEPRECATE Apigee Basic
Earned avr. 21, 2020 EDT
Anthos: Service Mesh
Earned avr. 18, 2020 EDT
Gérer une infrastructure cloud avec Terraform
Earned avr. 14, 2020 EDT
Principes de bases du DevOps
Earned avr. 12, 2020 EDT
Bonnes pratiques Google Kubernetes Engine : sécurité
Earned avr. 11, 2020 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions
Earned avr. 1, 2020 EDT
Référence : infrastructure
Earned avr. 10, 2019 EDT
Kubernetes dans Google Cloud
Earned avr. 6, 2019 EDT
Les bases de Google Cloud
Earned avr. 3, 2019 EDT
Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Agent Platform pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le prompt engineering (ingénierie des requêtes), l'analyse d'images et les techniques d'IA générative multimodale dans Agent Platform. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets.
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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 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 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 Data Studio en se connectant aux données BigQuery.
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Race to the finish line with the Arcade June Speedrun and pick up valuable skills along with an exclusive Google Cloud Credential. Get hands-on experience with APIs, learn how to build a serverless app, and more! No prior experience needed.
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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Learn how to develop applications in Microsoft Visual Studio leveraging AWS services.
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Achieving AWS Certification requires hands-on experience. This quest helps you get hands-on practice with several key services as you prepare for the AWS Certified Solutions Architect – Professional Exam. Visit AWS Certification to learn more about this exam and find more resources to prepare.
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Achieving AWS Certification requires hands-on experience. This quest helps you get hands-on practice with several key services as you prepare for the AWS Certified Solutions Architect – Associate Exam.
Visit AWS Certification to learn more about this exam and find more resources to prepare.
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In this Quest, you’ll learn to work with services related to Storage and Content Delivery Networks, including Amazon Simple Storage Service (S3), Amazon Elastic Block Store (EBS), and Amazon CloudFront.
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In this quest, you’ll learn to work with services related to Deployment and Management, including AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Elastic Beanstalk, AWS CloudFormation, and AWS OpsWorks.
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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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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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Serverless architectures allow you to build and run applications and services without needing to provision, manage, and scale infrastructure. This quest will show how to design, build, and deploy interactive serverless web applications, using a simple HTML/JavaScript web interface which uses Amazon API Gateway calls to send requests to AWS Lambda backends that query Amazon DynamoDB data.
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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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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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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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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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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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Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language.
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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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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.
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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.
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In this fundamental-level course, you will learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite running on Google Kubernetes Engine, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. The labs in this course will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials course. Additional lab experience with the labs in the Baseline - Infrastructure course will also be useful. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this course to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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La sécurité est un aspect primordial des services Google Cloud. C'est pourquoi Google Cloud a développé des outils spécifiques pour garantir la sécurité de vos projets et le bon fonctionnement de l'authentification. Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec le service Identity and Access Management (IAM) de Google Cloud, la référence en termes de gestion des comptes utilisateur et de machines virtuelles. Vous développerez vos compétences en sécurité réseau en provisionnant des VPC et des VPN, et vous découvrirez les outils existants pour lutter contre les menaces de sécurité et la perte de données.
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Il s'agit de la deuxième quête des ateliers dérivés des exercices du livre Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publié par O'Reilly Media, Inc. Dans cette seconde quête, qui couvre du chapitre neuf à la fin du livre, vous développez les compétences acquises lors de la première quête et exécutez des tâches de machine learning de A à Z avec des outils de pointe et des ensembles de données réels, le tout à l'aide des outils et services de Google Cloud Platform.
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L'utilisation de la puissance de calcul à grande échelle pour détecter des modèles et lire des images est l'une des technologies fondamentales de l'IA, des voitures sans conducteur à la reconnaissance faciale. Google Cloud Platform offre une vitesse et une précision de pointe grâce à des systèmes qui peuvent être utilisés simplement en appelant des API. Doté en plus d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Dans ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement de l'image. Au cours de divers ateliers, vous allez étiqueter des images, détecter des visages et des points de repère, mais aussi extraire, analyser et traduire du texte à partir d'images.
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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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C# has powered Windows .NET application development for nearly two decades and Google Cloud is committed to supporting developers getting their .NET workloads up and running on Google Cloud. In this quest, you will learn how to run C# apps in Google Cloud, and specifically how to take your apps to the next level by interfacing them with the big data and machine learning APIs that are accessible now from C#. By enrolling in this quest you will see firsthand how seamlessly Google Cloud integrates with .NET workloads and what the possibilities are for leveraging big data and ML services in your own C# projects.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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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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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. 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 this quest to receive an exclusive Google…
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Cette collection d'ateliers pratiques démontre la puissance de l'intégration des services et des outils de Google Cloud aux applications Workspace. Vous pouvez par exemple créer un bot d'enquête avec Node.js, utiliser l'API Natural Language pour reconnaître les sentiments dans un document Google Docs ou encore créer un chatbot avec Apps Script.
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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.
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Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
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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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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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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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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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Cette quête fondamentale est unique parmi les autres offres Qwiklabs. Les ateliers ont été conçus pour former les professionnels de l'informatique aux thèmes et aux services figurant dans la certification Google Cloud.
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Ce cours d'introduction est unique en son genre parmi les autres offres de cours. Il se compose d'ateliers pratiques conçus pour permettre aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer. De l'IAM à la gestion de réseaux en passant par le déploiement avec Kubernetes Engine, vous allez suivre dans ce cours des ateliers spécifiques qui mettront à l'épreuve vos connaissances sur Google Cloud. Attention : même si ces ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, nous vous recommandons de consulter en supplément le guide de l'examen et les autres ressources de préparation disponibles.
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Vous souhaitez générer des insights à partir de vos données marketing et créer des tableaux de bord ? Réunissez toutes vos données au même endroit afin d'effectuer des analyses à grande échelle et de créer des modèles. Apprenez à utiliser BigQuery et à interroger vos données pour créer des insights utiles, reproductibles et évolutifs. BigQuery est la base de données d'analyse à faible coût de Google, entièrement gérée et qui ne nécessite aucune opération (NoOps). Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données. Basé sur le langage SQL et le modèle de paiement à l'usage, BigQuery vous permet de vous concentrer sur l'analyse des données pour en dégager des informations pertinentes.
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Vous voulez créer un entrepôt de données ou l'optimiser ? Découvrez les bonnes pratiques d'extraction, de transformation et de chargement des données dans Google Cloud avec BigQuery. Dans cette série d'ateliers interactifs, vous allez créer votre propre entrepôt de données et l'optimiser en utilisant différents ensembles de données publics à grande échelle de BigQuery. BigQuery est la base de données d'analyse à faible coût de Google, entièrement gérée et qui ne nécessite aucune opération (NoOps). Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données. Basé sur le langage SQL et le modèle de paiement à l'usage, BigQuery vous permet de vous concentrer sur l'analyse des données pour en dégager des informations pertinentes.
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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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Cette quête est la première d'une série de deux comprenant des ateliers pratiques tirés d'exercices disponibles dans l'ouvrage Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publié par O'Reilly Media, Inc. Dans cette première quête, qui couvre les chapitres 1 à 8, vous découvrez tous les aspects de l'ingestion, de la préparation, du traitement, de l'interrogation, de l'exploration et de la visualisation des ensembles de données à l'aide des outils et des services de Google Cloud Platform.
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Get Anthos Ready. Demand for Google Kubernetes Engine is growing, and customers are looking to Google and its partners to provide in-depth technical knowledge. This first Google Kubernetes Engine-centric Quest of best practices hands-on labs will get you started containerizing to modernize in place , and then managing your deployed apps and services -- with monitoring, tracing, and logging.
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Big data, machine learning et données scientifiques ? Il semble que ce soit la combinaison parfaite. Dans cette quête avancée, vous allez vous familiariser avec des services GCP tels que BigQuery, Managed Service for Apache Spark et Tensorflow, que vous appliquerez à des cas utilisant des ensembles de données scientifiques réelles. En vous faisant acquérir de l'expérience avec des tâches telles que l'analyse des données sismiques et l'agrégation d'images satellites, le traitement de données scientifiques développera vos compétences dans le domaine du Big data et du machine learning, et vous aidera à résoudre les problèmes que vous rencontrez dans différentes disciplines scientifiques.
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Apigee Edge is Google Cloud's full lifecycle API management platform, that helps enterprises with various aspects of exposure, consumption, productization, and monetization of their APIs. As enterprises build connected experiences, or plan to modernize their existing backed apps, APIs and API Management plays a crucial part. In this Quest you will explore more advanced API Management usecases for application modernization and practice using the Apigee Edge platform. If you don't have hands-on experience with Apigee, it is recommended that you to go through the labs in Apigee Basic before starting this Quest.
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Apigee enables you to create APIs and manage them for the benefit of other developers who might need to use your software. Apigee Edge enables you to quickly expose backend services as APIs. These "API Products" offer different capabilities and levels of service, with consumption managed by Apigee. This Quest of hands-on labs gives you practice in using Apigee for API creation and management functionality when you decide to modernize an application backend.
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This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on GCP. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.
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Dans ce cours, les utilisateurs expérimentés de Google Cloud apprendront à décrire et lancer des ressources cloud avec Terraform. Il s'agit d'un outil Open Source qui codifie les API dans des fichiers de configuration déclaratifs pouvant être partagés par les membres d'une équipe, traités comme du code, modifiés, révisés et gérés par version. Dans ces ateliers pratiques, vous utiliserez des exemples de modèles et apprendrez à lancer une série de configurations, allant de serveurs simples à des applications avec équilibrage de charge complet.
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Surpassez vos concurrents grâce au DevOps. Le DevOps est un mouvement organisationnel et culturel visant à accélérer la livraison de logiciels, à améliorer la fiabilité des services et à permettre aux acteurs du développement logiciel d'être copropriétaires de leur travail. Dans ce cours, vous allez apprendre à utiliser Google Cloud pour optimiser les délais, la stabilité, la disponibilité et la sécurité de vos livraisons de logiciels. Le programme DevOps Research and Assessment a rejoint Google Cloud. Comment votre équipe se positionne-t-elle ? Répondez à ce quiz à choix multiples de cinq questions pour le découvrir.
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Préparez-vous pour Anthos. Cette collection d'ateliers pratiques sur les bonnes pratiques Google Kubernetes Engine se concentre sur la sécurité à grande échelle lorsque vous déployez et gérez des environnements GKE de production, et plus particulièrement sur le contrôle des accès basé sur les rôles, le renforcement, la mise en réseau VPC et l'autorisation binaire.
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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.
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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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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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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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