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Elyse Cordeiro
Date d'abonnement : 2021
Ligue de bronze
1800 points
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned sept. 5, 2021 EDT
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned sept. 5, 2021 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned sept. 4, 2021 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned sept. 2, 2021 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned sept. 2, 2021 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen ACE
Earned mai 24, 2021 EDT
Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
Earned mai 24, 2021 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned mai 24, 2021 EDT
Kubernetes dans Google Cloud
Earned mai 14, 2021 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned mai 14, 2021 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned mai 10, 2021 EDT
Intégrer le machine learning à des pipelines de données renforce la capacité à dégager des insights des données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Vertex AI.
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Dans ce cours, vous allez vous exercer à résoudre des problèmes concrets rencontrés lors de la création de pipelines de flux données. L'objectif principal est de gérer des données continues et illimitées avec les produits Google Cloud.
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Dans ce cours de niveau intermédiaire, vous apprendrez à concevoir, créer et optimiser des pipelines de données en batch robustes sur Google Cloud. Au-delà des bases de la gestion des données, vous explorerez les transformations de données à grande échelle et l'orchestration efficace des workflows, essentielles pour l'informatique décisionnelle et les rapports critiques.
Vous vous entraînerez à utiliser Dataflow pour Apache Beam et Serverless pour Apache Spark (Dataproc Serverless) pour l'implémentation, et vous aborderez des considérations importantes concernant la qualité des données, la surveillance et les alertes pour assurer la fiabilité des pipelines et l'excellence opérationnelle. Il est recommandé d'avoir des connaissances de base sur l'entreposage de données, les processus ETL/ELT, SQL, Python et les concepts de Google Cloud.
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Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.
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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide d'étude personnalisé pour l'examen de certification Associate Cloud Engineer.
Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook dans Gemini Notebook, et apprendre à utiliser un guide d'étude pour vous entraîner à passer un examen de certification.
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This course has been updated, please enroll in the new
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des réseaux, des machines virtuelles et des services d'applications. Vous découvrirez comment utiliser Google Cloud via la console et Cloud Shell. Vous en apprendrez également plus sur le rôle d'un architecte cloud, sur les approches de la conception d'infrastructure et sur la configuration de réseaux virtuels avec Virtual Private Cloud (VPC), les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les adresses IP, les routes et les règles de pare-feu.
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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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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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