Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Wesley Kok
Date d'abonnement : 2023
Ligue de Diamant
32250 points
Créer des objets LookML dans Looker
Earned mai 22, 2024 EDT
Intégrer des applications avec Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud
Earned mai 22, 2024 EDT
Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL
Earned mai 22, 2024 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Français
Earned mai 22, 2024 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned mai 18, 2024 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned mai 18, 2024 EDT
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery
Earned mai 18, 2024 EDT
Analyser des images avec l'API Cloud Vision
Earned mai 18, 2024 EDT
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language
Earned mai 16, 2024 EDT
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned mai 16, 2024 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned mai 13, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned mai 12, 2024 EDT
Systèmes de machine learning de production
Earned mai 11, 2024 EDT
Bonnes pratiques de sécurité dans Google Cloud
Earned mai 5, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mai 1, 2024 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned août 11, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned août 11, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned août 10, 2023 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned août 10, 2023 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned août 9, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned août 9, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned août 9, 2023 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned août 9, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned août 8, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned août 7, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned août 3, 2023 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned août 3, 2023 EDT
Créer un site Web sur Google Cloud
Earned juil. 29, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned juil. 25, 2023 EDT
Terminez le cours d'introduction Créer des objets LookML dans Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des dimensions, des mesures, des vues et des tables dérivées ; définir des types de filtres et de mesures en fonction des exigences ; mettre à jour les dimensions et les mesures ; créer et affiner des explorations ; joindre des vues à des explorations existantes et choisir les objets LookML à créer en fonction des exigences métier.
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Dans ce bref cours consacré à l'intégration d'applications avec les modèles Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud, vous découvrirez l'API Gemini et ses modèles d'IA générative. Vous apprendrez également à accéder aux modèles Gemini 1.0 Pro et Gemini 1.0 Pro Vision 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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Obtenez le badge de niveau Débutant Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL pour démontrer vos compétences en matière de migration, de configuration et de gestion des instances et bases de données Cloud SQL pour PostgreSQL.
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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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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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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 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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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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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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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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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, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.
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Ce cours en auto-formation présente une étude approfondie des contrôles et techniques de sécurité sur Google Cloud. À travers des présentations, des démonstrations et des ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient les composants d'une solution Google Cloud sécurisée, y compris les technologies de contrôle des accès à Cloud Storage, les clés de sécurité, les clés de chiffrement fournies par le client, les contrôles d'accès aux API, les champs d'application, les VM protégées, le chiffrement, et les URL signées. Le cours aborde également la sécurisation des environnements Kubernetes.
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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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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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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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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 Looker Studio en se connectant aux données BigQuery.
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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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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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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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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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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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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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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Vertex AI" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Vous apprendrez à utiliser les modèles de la famille d'API PaLM Vertex AI comme text-bison, chat-bison, et textembedding-gecko. Vous découvrirez également comment rédiger des prompts, quelles bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser l'IA générative pour l'idéation, la classification et l'extraction de texte, la création de synthèses, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide de l'entraînement personnalisé Vertex AI et à le déployer sur un point de terminaison Vertex AI.
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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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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 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 Dataproc, 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.
Créer des objets LookML dans Looker
Earned mai 22, 2024 EDT
Intégrer des applications avec Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud
Earned mai 22, 2024 EDT
Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL
Earned mai 22, 2024 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Français
Earned mai 22, 2024 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned mai 18, 2024 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned mai 18, 2024 EDT
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery
Earned mai 18, 2024 EDT
Analyser des images avec l'API Cloud Vision
Earned mai 18, 2024 EDT
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language
Earned mai 16, 2024 EDT
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned mai 16, 2024 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned mai 13, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned mai 12, 2024 EDT
Systèmes de machine learning de production
Earned mai 11, 2024 EDT
Bonnes pratiques de sécurité dans Google Cloud
Earned mai 5, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mai 1, 2024 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned août 11, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned août 11, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned août 10, 2023 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned août 10, 2023 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned août 9, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned août 9, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned août 9, 2023 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned août 9, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned août 8, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned août 7, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned août 3, 2023 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned août 3, 2023 EDT
Créer un site Web sur Google Cloud
Earned juil. 29, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned juil. 25, 2023 EDT