Jarrod Tham
Date d'abonnement : 2021
Ligue de Diamant
100830 points
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned nov. 22, 2024 EST
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned oct. 31, 2024 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned oct. 31, 2024 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned oct. 31, 2024 EDT
Recherche vectorielle et embeddings
Earned oct. 31, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned oct. 26, 2024 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned oct. 19, 2024 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned oct. 19, 2024 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned oct. 19, 2024 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned oct. 19, 2024 EDT
Mécanisme d'attention
Earned oct. 19, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned oct. 19, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned oct. 12, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 12, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned oct. 12, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned oct. 12, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 12, 2024 EDT
The Arcade June Speedrun
Earned juin 30, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 3
Earned juin 30, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 4
Earned juin 30, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 2
Earned juin 17, 2024 EDT
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI
Earned juin 7, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 1
Earned juin 1, 2024 EDT
Sécuriser votre réseau avec Cloud Armor
Earned mai 23, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned mai 23, 2024 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned mai 23, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
Earned mai 23, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mai 21, 2024 EDT
Référence : infrastructure
Earned mai 21, 2024 EDT
The Arcade Trivia May 2024 Week 3
Earned mai 20, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mai 14, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mai 13, 2024 EDT
Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud
Earned mai 13, 2024 EDT
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery
Earned mai 13, 2024 EDT
The Arcade Trivia May 2024 Week 2
Earned mai 13, 2024 EDT
The Arcade Trivia May 2024 Week 1
Earned mai 7, 2024 EDT
Gérer Kubernetes dans Google Cloud
Earned mai 3, 2024 EDT
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery
Earned mai 3, 2024 EDT
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language
Earned avr. 28, 2024 EDT
Surveiller et gérer les ressources Google Cloud
Earned avr. 28, 2024 EDT
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned avr. 28, 2024 EDT
The Arcade Trivia April 2024 Week 4
Earned avr. 28, 2024 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned avr. 26, 2024 EDT
Intégrer des applications avec Gemini sur Google Cloud
Earned avr. 26, 2024 EDT
The Arcade Trivia April 2024 Week 2
Earned avr. 22, 2024 EDT
The Arcade Trivia April 2024 Week 3
Earned avr. 17, 2024 EDT
The Arcade Trivia April 2024 Week 1
Earned avr. 4, 2024 EDT
The Arcade Trivia March 2024 Week 1
Earned mars 31, 2024 EDT
The Arcade Trivia March 2024 Week 2
Earned mars 31, 2024 EDT
The Arcade Trivia February 2024 Week 4
Earned fév. 25, 2024 EST
The Arcade Trivia February 2024 Week 3
Earned fév. 25, 2024 EST
The Arcade Trivia February 2024 Week 2
Earned fév. 25, 2024 EST
The Arcade Trivia February 2024 Week 1
Earned fév. 22, 2024 EST
Qwiklabs Trivia December 2023 Week 4
Earned déc. 19, 2023 EST
Qwiklabs Trivia December 2023 Week 3
Earned déc. 19, 2023 EST
Qwiklabs Trivia December 2023 Week 1
Earned déc. 15, 2023 EST
Qwiklabs Trivia August 2023
Earned sept. 4, 2023 EDT
Organiser et gouverner les données avec Dataplex
Earned août 14, 2023 EDT
Mettre en œuvre des flux de travail de messagerie et d'automatisation basés sur les événements
Earned août 14, 2023 EDT
Analyser les données BigQuery dans Google Sheets à l'aide des feuilles connectées
Earned août 14, 2023 EDT
Implémenter des workflows DevOps dans Google Cloud
Earned août 6, 2023 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned août 6, 2023 EDT
Implémenter des solutions vocales et linguistiques avec des API pré-entraînées
Earned août 5, 2023 EDT
Développer avec Apps Script et AppSheet
Earned août 5, 2023 EDT
Intégrer les données BigQuery et Google Workspace avec Apps Script
Earned août 3, 2023 EDT
Configurer des comptes de service et des rôles IAM pour Google Cloud
Earned août 3, 2023 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned août 1, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Agent Platform
Earned août 1, 2023 EDT
Créer un site Web sur Google Cloud
Earned août 1, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned juil. 31, 2023 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned juil. 31, 2023 EDT
Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud
Earned juil. 31, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned juil. 28, 2023 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned juil. 28, 2023 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned juil. 28, 2023 EDT
Ingénierie cloud
Earned juil. 28, 2023 EDT
Configurer un réseau Google Cloud
Earned juil. 26, 2023 EDT
Qwiklabs Trivia July 2023
Earned juil. 26, 2023 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned juil. 25, 2023 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned juil. 24, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned juil. 24, 2023 EDT
Sécuriser des données Lakehouse
Earned juil. 24, 2023 EDT
Level 2: Data Deep Dive
Earned juil. 24, 2023 EDT
Implémenter Sensitive Data Protection dans Google Cloud
Earned juil. 24, 2023 EDT
Déployer et gérer des applications sur Google App Engine
Earned juil. 24, 2023 EDT
Google Cloud Compute : principes de base
Earned juil. 24, 2023 EDT
Enrichir les métadonnées et la découverte des données Lakehouse
Earned juil. 24, 2023 EDT
Analyser des images avec l'API Cloud Vision
Earned juil. 24, 2023 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud
Earned juil. 24, 2023 EDT
Level 1: AppDev and Infrastructure
Earned juil. 23, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned juil. 21, 2023 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Français
Earned déc. 5, 2021 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français
Earned déc. 5, 2021 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Français
Earned nov. 30, 2021 EST
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français
Earned nov. 19, 2021 EST
Comprendre LookML dans Looker
Earned nov. 14, 2021 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned nov. 14, 2021 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned nov. 13, 2021 EST
BigQuery pour le machine learning
Earned nov. 13, 2021 EST
Intro au ML : traitement de l'image
Earned nov. 12, 2021 EST
Intro au ML : traitement du langage
Earned nov. 11, 2021 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned nov. 11, 2021 EST
Bases : Données, ML, IA
Earned nov. 11, 2021 EST
BigQuery for Marketing Analysts
Earned nov. 11, 2021 EST
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned nov. 10, 2021 EST
BigQuery for Data Warehousing
Earned nov. 10, 2021 EST
Data Catalog Fundamentals
Earned nov. 9, 2021 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned nov. 8, 2021 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned nov. 8, 2021 EST
Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run.
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Terminez le cours intermédiaire Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'utilisation de requêtes multimodales pour extraire des informations de données textuelles et visuelles, la génération d'une description vidéo et la récupération d'informations qui ne sont pas incluses dans une vidéo en utilisant la multimodalité avec Gemini ; la création de métadonnées de documents contenant du texte et des images, la collecte de tous les éléments de texte pertinents, et l'impression de citations à l'aide de la génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval Augmented Generation) multimodale avec Gemini.
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Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
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Ce cours présente le concept d'IA responsable et les principes associés. Il met en avant des techniques permettant d'identifier des données équitables ou biaisées, et de limiter les biais lors de l'utilisation de l'IA/du ML. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place de bonnes pratiques d'IA responsable à l'aide des produits Google Cloud et des outils Open Source.
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Avec ce cours, explorez les technologies de recherche, les outils et les applications optimisés par l'IA. Découvrez la recherche sémantique, qui utilise les embeddings vectoriels (ou "plongements vectoriels"), la recherche hybride, qui combine les approches sémantique et par mots-clés, et la génération augmentée par récupération (RAG), qui réduit les hallucinations générées par l'IA en agissant comme un agent ancré. Enfin, acquérez une expérience pratique de Vertex AI Vector Search afin de créer votre moteur de recherche intelligent.
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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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Ce cours présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer un modèle de sous-titrage d'images à l'aide du deep learning. Vous découvrirez les différents composants de ce type de modèle, comme l'encodeur et le décodeur, et comment l'entraîner et l'évaluer. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer vos propres modèles de sous-titrage d'images et de les utiliser pour générer des sous-titres pour des images.
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Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
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Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
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Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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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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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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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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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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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June Week 3! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the June Trivia Week 3 badge!
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the June Trivia Week 4 badge!
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the June Trivia Week 2 badge!
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Obtenez un badge de compétence débutant en suivant le cours Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI. Dans ce cours, vous allez apprendre à extraire, traiter et capturer des données à l'aide de Document AI.
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the June Trivia Week 1 badge!
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Apprenez à sécuriser vos déploiements sur Google Cloud, y compris : utiliser la gestion des bots de Cloud Armor pour limiter les risques liés aux bots et contrôler les accès émanant de clients automatisés ; utiliser les listes de blocage de Cloud Armor pour restreindre ou autoriser l'accès à votre équilibreur de charge HTTP(S) à la périphérie de Google Cloud ; appliquer des règles de sécurité Cloud Armor pour limiter l'accès aux objets mis en cache dans Cloud CDN et Google Cloud Storage ; et atténuer les failles courantes à l'aide des règles WAF de Cloud Armor.
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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 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.
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce troisième cours aborde les outils d'automatisation et de gestion du cloud, ainsi que la création de réseaux sécurisés.
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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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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for May Week 3! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the May Trivia Week 3 badge!
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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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Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différentes technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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Obtenez le badge de compétence de niveau intermédiaire en suivant le cours Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud. Vous y apprendrez à utiliser TensorFlow et Vertex AI pour créer et entraîner des modèles de machine learning. Vous interagissez principalement avec les notebooks Vertex AI Workbench gérés par l'utilisateur.
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Validez le cours intermédiaire Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery pour recevoir un badge attestant de vos compétences dans les domaines suivants : créer des ensembles de données dans BigQuery en important des fichiers CSV et JSON ; utiliser des concepts d'analyse SQL sophistiqués dans BigQuery, y compris utiliser BigQuery ML pour entraîner un modèle de prédiction de buts à partir de données de rencontres de football et évaluer le caractère exceptionnel des buts marqués lors de la Coupe du monde.
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for May Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the May Trivia Week 2 badge!
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for May Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the May Trivia Week 1 badge!
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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.
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Validez le cours intermédiaire Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery pour recevoir un badge attestant de vos compétences dans les domaines suivants : créer des ensembles de données dans BigQuery en important des fichiers CSV et JSON ; utiliser des concepts d'analyse SQL sophistiqués dans BigQuery, y compris utiliser BigQuery ML pour entraîner un modèle de prédiction de buts à partir de données de rencontres de football et évaluer le caractère exceptionnel des buts marqués lors de la Coupe du monde.
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Obtenez un badge de compétence en effectuant la quête Analyser les sentiments avec l'API Natural Language, qui vous explique comment l'API extrait le sentiment à partir d'un texte.
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Terminez le cours d'introduction Surveiller et gérer les ressources Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : accorder et révoquer des autorisations IAM ; installer des agents Monitoring et Logging ; créer, déployer et tester une fonction Cloud Run basée sur des événements.
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Obtenez un badge de compétence en validant le cours Analyser la parole et le langage avec les API Google, dans lequel vous apprendrez à utiliser les API Natural Language et Speech en conditions réelles.
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for April Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the April Trivia Week 4 badge!
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.
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Dans ce bref cours consacré à l'intégration d'applications avec Gemini sur Google Cloud, vous découvrirez l'API Gemini et ses modèles d'IA générative. Vous apprendrez également à accéder aux modèles Gemini à partir du code. Enfin, vous testerez les capacités des modèles avec des requêtes contenant du texte, des images et des vidéos à partir d'une application.
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for April Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the April Trivia Week 2 badge!
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for February Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the February Trivia Week 4 badge!
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for February Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the February Trivia Week 1 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Qwiklabs Trivia for December 2023! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. This week, we're releasing a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December week 4 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Qwiklabs Trivia for December 2023! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. This week, we're releasing a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December week 1 badge!
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Welcome to Qwiklabs Trivia for August! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the August badge.
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Obtenez le badge de compétence de niveau Débutant 'Organiser et gouverner les données avec Dataplex' pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : création d'assets Dataplex, création de types d'aspects et application d'aspects aux entrées dans Dataplex. Les badges de compétence valident vos connaissances sur des produits spécifiques lors d'ateliers pratiques et d'évaluations. Décrochez un badge en suivant un cours ou accédez directement à l'atelier challenge correspondant pour l'obtenir dès aujourd'hui. Les badges attestent de votre niveau de maîtrise, améliorent votre profil professionnel et, par conséquent, vous permettent d'accroître vos opportunités de carrière. Accédez à votre profil pour retrouver les badges que vous avez obtenus.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Mettre en œuvre des flux de travail de messagerie et d'automatisation basés sur les événements dans lequel vous apprendrez à utiliser Pub/Sub depuis la console Cloud. Vous découvrirez également comment les jobs Cloud Scheduler peuvent vous faire gagner du temps et quand Pub/Sub Lite permet de réaliser des économies sur l'ingestion d'événements.
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Terminez le cours Analyser les données BigQuery dans Google Sheets à l'aide des feuilles connectées pour recevoir un badge démontrant que vous savez utiliser les feuilles connectées pour accéder à des milliards de lignes de données BigQuery, les analyser, les visualiser et les partager à partir de votre feuille de calcul Google Sheets.
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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des workflows DevOps dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de dépôts git, le lancement, la gestion et le scaling de déploiements sur Google Kubernetes Engine (GKE), et le développement de l'architecture de pipelines CI/CD qui automatisent la compilation d'images de conteneurs et leur déploiement vers GKE.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.
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Obtenez le Badge de Compétence en suivant le cours Implémenter des solutions vocales et linguistiques avec des API pré-entraînées, où vous apprendrez à utiliser des outils d'API liés à la parole pour synthétiser et transcrire la parole.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Développer avec Apps Script et AppSheet, où vous apprendrez à créer des chatbots et à utiliser l'éditeur de scripts dans n'importe quel document.
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Validez le cours d'introduction Intégrer les données BigQuery et Google Workspace avec Apps Script pour recevoir un badge de compétence attestant que vous savez connecter les produits Workspace à BigQuery via AppSheet.
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Obtenez le badge de compétence de niveau Débutant en suivant le cours Configurer des comptes de service et des rôles IAM pour Google Cloud. Vous y découvrirez les comptes de service, les rôles personnalisés et comment définir des autorisations à l'aide de gcloud.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Créer un réseau Google Cloud sécurisé, dans lequel vous découvrirez plusieurs ressources liées à la mise en réseau permettant de créer, de faire évoluer et de sécuriser vos applications sur Google Cloud.
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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Agent Platform" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. En suivant ces ateliers, vous apprendrez à utiliser les modèles Gemini dans Agent Platform. Vous découvrirez également comment prompter, les bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser les prompts pour l'idéation, la classification, l'extraction et la synthèse de texte, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide d'un entraînement personnalisé dans Agent Platform et à le déployer sur un point de terminaison dans Agent Platform.
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Obtenez un badge de compétence débutant en suivant le cours Créer un site Web sur Google Cloud. Ce cours s'appuie sur la série Get Cooking in Cloud et aborde les thèmes suivants :Déployer un site Web sur Cloud RunHéberger une application Web sur Compute EngineCréer, déployer et faire évoluer votre site Web sur Google Kubernetes EngineMigrer d'une application monolithique vers une architecture de microservices à l'aide de Cloud Build
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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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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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La gestion des réseaux est l'un des aspects les plus importants du cloud computing. Il s'agit de la structure sous-jacente de Google Cloud, qui relie l'ensemble de vos ressources et services entre eux. Ce cours aborde les services de gestion des réseaux essentiels de Google Cloud et vous permet de vous familiariser avec des outils spécialisés dans le développement de réseaux matures grâce à des ateliers pratiques. De la découverte des tenants et aboutissants des VPC à la création d'équilibreurs de charge professionnels, Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud vous permettra d'acquérir l'expérience pratique nécessaire pour développer des réseaux robustes.
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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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Terminez le cours intermédiaire Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la configuration et la création d'images de conteneur Docker, la création et la gestion de clusters Google Kubernetes Engine (GKE), l'utilisation de kubectl pour gérer efficacement les clusters et le déploiement d'applications Kubernetes en appliquant des pratiques de livraison continue (CD) robustes.
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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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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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Suivez le cours Configurer un réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Vous allez apprendre à effectuer des tâches élémentaires de gestion de réseaux sur Google Cloud Platform : créer un réseau personnalisé, ajouter des règles de pare-feu de sous-réseau, puis créer des VM et tester la latence lorsqu'elles communiquent entre elles.
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Welcome to Qwiklabs Trivia for July! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the July badge.
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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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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
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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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Terminez le cours d'introduction Sécuriser des données Lakehouse pour recevoir un badge démontrant vos compétences avec IAM, BigQuery, Lakehouse et Data Catalog dans Knowledge Catalog pour créer et sécuriser des tables Lakehouse.
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The demand for data skills is growing rapidly, and we want you to get ahead! According to a report by the McKinsey Global Institute, the demand for data scientists and analysts is expected to grow by 150% by 2025. There are a lot of different aspects to any data role, so it's important to start with the basics - and we’ve got you covered. Learn how to tap into ML APIs, dive into your first data lake, and learn how the experts think about securing data. No experience required.
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Terminez le cours Implémenter Sensitive Data Protection dans Google Cloud pour recevoir un badge de compétence dans le domaine suivant : utilisation des services Sensitive Data Protection (y compris l'API Cloud Data Loss Prevention) pour inspecter, masquer et supprimer les éléments d'identification des données sensibles dans Google Cloud.
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Suivez le cours Déployer et gérer des applications sur Google App Engine et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser App Engine avec Python, Go et PHP.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Google Cloud Compute : principes de base, où vous apprendrez à utiliser des machines virtuelles (VM), des disques persistants et des serveurs Web à l'aide de Compute Engine.
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Terminez le cours Enrichir les métadonnées et la découverte des données Lakehouse pour recevoir un badge démontrant vos compétences avec BigQuery, Lakehouse et le Knowledge Catalog. Vous allez apprendre à créer des tables Lakehouse et à enrichir la gestion des métadonnées ainsi que la découverte des données de table.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyser des images avec l'API Cloud Vision. Vous y découvrirez comment exploiter l'API Cloud Vision pour diverses tâches, y compris l'extraction de texte à partir d'images.
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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. 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 this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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Demand for cloud-skilled workers is rising. According to a report by Indeed, cloud computing jobs are expected to grow by 22% over the next five years, much faster than the average for all occupations. Play now to get hands-on experience building with Google Cloud's powerful coding and infrastructure management tools. Each lab teaches and tests your growing tech skills, and sets you on the path to your first Google Cloud credential.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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Dans ce cours, nous définirons ce qu'est le machine learning et ce qu'il peut apporter à votre entreprise. Vous verrez quelques démonstrations de l'utilisation du ML et découvrirez ses termes clés, comme instances, caractéristiques et étiquettes. Lors des ateliers interactifs, vous vous entraînerez à appeler les API de ML préentrainées disponibles et à construire vos propres modèles de machine learning en utilisant simplement SQL avec BigQuery ML.
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Le troisième cours de cette série s'intitule "Achieving Advanced Insights with BigQuery". Notre objectif est ici d'approfondir vos connaissances en SQL en abordant en détail les fonctions avancées et en vous apprenant à décomposer les requêtes complexes en étapes faciles à gérer. Nous allons étudier l'architecture interne de BigQuery (stockage segmenté basé sur des colonnes), ainsi que des concepts SQL avancés tels que les champs imbriqués et répétés, en utilisant pour cela des objets ARRAY et STRUCT. Pour finir, nous verrons comment optimiser les performances de vos requêtes et sécuriser vos données à l'aide des vues autorisées.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud".
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Ceci est le deuxième cours de la série "Data to Insights". Ici, nous verrons comment ingérer de nouveaux ensembles de données externes dans BigQuery et les visualiser avec Looker Studio. Nous aborderons également des concepts SQL intermédiaires, tels que les jointures et les unions de plusieurs tables, qui vous permettront d'analyser les données de différentes sources. Remarque : Même si vous avez des connaissances en SQL, certaines spécificités de BigQuery (comme la gestion du cache de requêtes et des caractères génériques de table) peuvent ne pas vous être familières.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Achieving Advanced Insights with BigQuery".
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Ce cours décrit les problématiques courantes auxquelles se confrontent les analystes de données et explique comment les résoudre à l'aide des outils de big data disponibles sur Google Cloud. Vous découvrirez quelques notions de SQL et apprendrez comment utiliser BigQuery et Dataprep pour analyser et transformer vos ensembles de données.
Il s'agit du premier cours de la série "From Data to Insights with Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights".
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Dans ce cours, vous mettrez en pratique vos connaissances sur LookML dans Looker. Vous apprendrez à écrire du code LookML pour créer des dimensions et des mesures, créer des tables dérivées et les joindre à des explorations, filtrer ces explorations et définir des règles de mise en cache dans LookML.
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Terminez le cours d'introduction Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des données.
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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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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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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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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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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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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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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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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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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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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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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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