Sayan Nath
Membro dal giorno 2019
Campionato Bronzo
1700 punti
Cloud Hero: Artificial Intelligence and Machine Learning
Earned ott 29, 2019 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned ago 20, 2019 EDT
Progettazione cloud
Earned ago 20, 2019 EDT
Kubernetes in Google Cloud
Earned ago 19, 2019 EDT
[Deprecated] Data Science on Google Cloud: Machine Learning
Earned ago 10, 2019 EDT
Introduzione al ML: elaborazione del linguaggio
Earned ago 7, 2019 EDT
Scientific Data Processing
Earned ago 7, 2019 EDT
Google Developer Essentials
Earned ago 7, 2019 EDT
Conoscenze di base: infrastruttura
Earned ago 7, 2019 EDT
Baseline: dati, ML, AI
Earned ago 6, 2019 EDT
DEPRECATED Application Development - Python
Earned ago 6, 2019 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned ago 6, 2019 EDT
Cloud Development
Earned ago 6, 2019 EDT
Google Workspace Essentials
Earned lug 29, 2019 EDT
Concetti fondamentali di Google Cloud
Earned lug 28, 2019 EDT
How can artificial intelligence and machine learning benefit your business? Let Google Cloud do the hard work and start taking advantage of advanced AI and ML tools. Dive deep into key solutions to common use cases and gain hands-on experience with TensorFlow, forecasting and prediction, plus score points and compete with other players in today's game.
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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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Questo corso introduttivo è unico tra le altre offerte di corsi. I lab sono stati selezionati per offrire ai professionisti IT la possibilità di fare pratica su argomenti e servizi che compaiono nell'esame di certificazione Google Cloud - Associate Cloud Engineer. Da IAM al networking, al deployment di Kubernetes Engine, questo corso si compone di lab specifici che metteranno alla prova le tue conoscenze su Google Cloud. Tieni presente che, sebbene la pratica con questi lab ti aiuterà a migliorare le tue competenze e capacità, ti consigliamo di rivedere anche la guida all'esame e altre risorse di preparazione disponibili.
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Kubernetes è il sistema di orchestrazione dei container più diffuso e Google Kubernetes Engine è stato progettato specificamente per supportare i deployment Kubernetes gestiti in Google Cloud. In questo corso di livello avanzato, potrai esercitarti nella configurazione di immagini e container Docker e nel deployment di applicazioni Kubernetes Engine complete. Grazie a questo corso, apprenderai le competenze pratiche necessarie per integrare l'orchestrazione dei container nel tuo workflow. Stai cercando un Challenge Lab pratico per dimostrare le tue abilità e convalidare le tue conoscenze? Dopo aver completato questo corso, termina il Challenge Lab aggiuntivo alla fine del corso Esegui il deployment di applicazioni Kubernetes su Google Cloud per ricevere un esclusivo badge digitale Google Cloud.
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This is the second of two courses of hands-on labs derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud tools and services.
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Non è un segreto che il machine learning sia uno dei campi in più rapida crescita nel settore tecnologico e la piattaforma Google Cloud è stata fondamentale per promuoverne lo sviluppo. Con le numerose API, Google Cloud dispone di uno strumento adeguato praticamente per qualsiasi job di machine learning. In questo corso introduttivo, farai pratica con il machine learning applicato all'elaborazione del linguaggio naturale partecipando ai lab che ti consentiranno di estrarre entità da un testo ed eseguire analisi del sentiment e della sintassi, nonché utilizzare l'API Speech-to-Text per la trascrizione.
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Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this course, you will get hands-on practice with GCP services like BigQuery, Managed Service for Apache Spark, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.
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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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Se sei uno sviluppatore cloud principiante che vuole fare ancora pratica Google Cloud Essentials, questo corso fa al caso tuo. Acquisirai esperienza pratica attraverso lab specifici su Cloud Storage e altri servizi per applicazioni chiave come Monitoring e Cloud Functions. Svilupperai competenze preziose applicabili a qualsiasi iniziativa Google Cloud.
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Big data, machine learning e intelligenza artificiale sono i principali argomenti di computing trattati attualmente, ma questi campi sono piuttosto specializzati ed è complicato reperire materiale introduttivo. Fortunatamente, Google Cloud offre servizi facili da usare in queste aree e con questo corso di livello introduttivo, in modo da poter fare i primi passi con strumenti come BigQuery, API Cloud Speech e Video Intelligence.
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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.
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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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Workspace is Google's collaborative applications platform, delivered from Google Cloud. In this introductory-level course you will get hands-on practice with Workspace’s core applications from a user perspective. Although there are many more applications and tool components to Workspace than are covered here, you will get experience with the primary apps: Gmail, Calendar, Sheets and a handful of others. Each lab can be completed in 10-15 minutes, but extra time is provided to allow self-directed free exploration of the applications.
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In questo corso di livello introduttivo, farai pratica con gli strumenti e i servizi fondamentali di Google Cloud. Sono forniti video facoltativi per offrire più contesto e ripassare i concetti trattati nei lab. Concetti fondamentali di Google Cloud è il primo corso consigliato per chi vuole imparare a usare Google Cloud, Puoi iniziare con una conoscenza minima o nulla del cloud e uscirne con competenze pratiche che puoi applicare al tuo primo progetto Google Cloud. Dalla scrittura di comandi Cloud Shell e il deployment della tua prima macchina virtuale, fino all'esecuzione di applicazioni su Kubernetes Engine o con bilanciamento del carico, Concetti fondamentali di Google Cloud è un'introduzione di base alle funzionalità della piattaforma.
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