Shubham Singh
Date d'abonnement : 2019
Ligue d'Argent
2800 points
Baseline: Deploy & Develop
Earned juil. 31, 2020 EDT
Les bases de Google Workspace
Earned juil. 25, 2020 EDT
BigQuery pour le machine learning
Earned juil. 22, 2020 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned juil. 19, 2020 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned juil. 13, 2020 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned juil. 11, 2020 EDT
Référence : infrastructure
Earned jan. 14, 2020 EST
Cloud Hero Speedrun: ACE Challenge Game 1
Earned jan. 5, 2020 EST
Cloud Hero: Application Development
Earned nov. 30, 2019 EST
BigQuery for Data Warehousing
Earned juin 17, 2019 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned juin 16, 2019 EDT
Les bases de Google Cloud
Earned juin 14, 2019 EDT
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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Workspace est la plate-forme d'applications collaboratives de Google, fournie par Google Cloud. Dans ce cours d'introduction, vous allez découvrir les applications de base de Workspace du point de vue de l'utilisateur, grâce à des ateliers pratiques. Bien que Workspace propose beaucoup plus d'applications et de composants que ceux présentés ici, c'est un bon moyen pour vous familiariser avec les outils principaux : Gmail, Agenda, Sheets et quelques autres. Chaque atelier peut être effectué en 10 à 15 minutes, mais un temps supplémentaire vous est proposé pour mieux explorer les applications de manière autonome.
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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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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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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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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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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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Have you joined the Cloud ACE 30-day challenge yet? Jump ahead of the pack with today's game. You'll get hands-on experience with key Google Cloud tools and you'll be 4 labs closer to completing the challenge and earning your badge. Play to ACE your new year's resolutions!
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Have fun with this interesting game and get some hands on Stackdriver, Docker and Python. Challenge yourself to complete each task as quickly and accurately as possible to score points and earn badges!
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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 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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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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