Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Aruna Danuddara Dilshan Rathnayake
Date d'abonnement : 2020
Ligue d'Or
13860 points
Partager des données avec Google Data Cloud
Earned oct. 27, 2024 EDT
Analyse de flux dans BigQuery
Earned oct. 19, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 19, 2024 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 12, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned oct. 6, 2024 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 29, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned août 13, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juin 24, 2024 EDT
Level 3: GenAIus Travels
Earned juin 24, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned juin 3, 2024 EDT
Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Partager des données avec Google Data Cloud. Vous pourrez ainsi acquérir une expérience pratique concernant les partenaires de partage de données Google Cloud, qui disposent d'ensembles de données propriétaires que les clients peuvent utiliser pour effectuer des analyses de données. Les clients s'abonnent à ces données et les interrogent dans leur propre plate-forme. Ils les enrichissent ensuite avec leurs propres ensembles de données et utilisent leurs outils de visualisation pour les tableaux de bord destinés à leur clientèle.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyse de flux dans BigQuery, où vous utiliserez Pub/Sub, Dataflow et BigQuery ensemble pour diffuser des données afin de les analyser.
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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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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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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.
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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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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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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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Excited to follow your favorite soccer/football stars on their next quest? Use GenAIus Travel Guides to learn how to interact with chat applications, master prompt engineering, understand the importance of context in AI, and work with Generative AI. Earn an exclusive Google Cloud Generative AI Credential and showcase your new skills! No prior experience needed!
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Ce cours a pour objectif d'aider les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification Professional Data Engineer. Les participants découvriront l'étendue et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen, puis évalueront leur niveau de préparation à l'examen et créeront leur propre plan de formation.
Partager des données avec Google Data Cloud
Earned oct. 27, 2024 EDT
Analyse de flux dans BigQuery
Earned oct. 19, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 19, 2024 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 12, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned oct. 6, 2024 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 29, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned août 13, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juin 24, 2024 EDT
Level 3: GenAIus Travels
Earned juin 24, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned juin 3, 2024 EDT