Date d'abonnement : 2026
Utiliser BigQuery Machine Learning pour l'inférence
Earned mars 5, 2026 EST
Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base
Earned fév. 26, 2026 EST
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned fév. 24, 2026 EST
Gérer Kubernetes dans Google Cloud
Earned fév. 23, 2026 EST
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.
"Mise en réseau dans Google Cloud" est une série de cours en six parties. Bienvenue dans la première des six parties de notre série de cours "Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base". Ce cours fournit une présentation complète des concepts fondamentaux de la mise en réseau, y compris les principes de base de la mise en réseau, les cloud privés virtuels (VPC) et le partage des réseaux VPC. Il traite également des techniques de journalisation et de surveillance des réseaux.
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.
Terminez le cours intermédiaire Gérer Kubernetes dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la gestion des déploiements avec kubectl, la surveillance et le débogage d'applications sur Google Kubernetes Engine (GKE) et les techniques de livraison continue.