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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Shara George Vaidian
Date d'abonnement : 2026
Ligue d'Argent
1626 points
Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK)
Earned mai 6, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned mai 3, 2026 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mai 3, 2026 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned mai 2, 2026 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned mai 1, 2026 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned avr. 30, 2026 EDT
Terminez le cours intermédiaire Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK) pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : formuler des problèmes concrets de recherche sur les modèles de langage, créer un tokenizer simple, préparer un ensemble de données pour entraîner un modèle de langage Transformer, exécuter la boucle d'entraînement d'un petit modèle de langage.
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Dans ce cours, vous allez acquérir les connaissances et les outils nécessaires pour identifier les problématiques uniques auxquelles les équipes MLOps sont confrontées lors du déploiement et de la gestion de modèles d'IA générative. Vous verrez également en quoi Vertex AI permet aux équipes d'IA de simplifier les processus MLOps et de faire aboutir leurs projets d'IA générative.
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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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Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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Ce cours montre comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers un cas d'utilisation pratique faisant intervenir la gestion de la relation client, vous étudierez le workflow de résolution d'un problème métier à l'aide de modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des instructions détaillées tout au long du codage des solutions à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python.
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Découvrez BigQuery ML pour l'inférence, pourquoi les analystes de données devraient s'en servir, ses cas d'utilisation et les modèles de ML compatibles. Apprenez également à créer des modèles de ML et à les gérer dans BigQuery.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK)
Earned mai 6, 2026 EDT
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Earned mai 3, 2026 EDT
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Earned mai 3, 2026 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned mai 2, 2026 EDT
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Earned mai 1, 2026 EDT
Utiliser BigQuery Machine Learning pour l'inférence
Earned avr. 30, 2026 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned avr. 30, 2026 EDT