Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Pragyan Gupta
Date d'abonnement : 2023
Ligue de Diamant
29690 points
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI
Earned mai 5, 2025 EDT
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned mai 5, 2025 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned mai 4, 2025 EDT
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned avr. 27, 2025 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned avr. 18, 2025 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mai 2, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned avr. 22, 2024 EDT
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned fév. 18, 2024 EST
Créer des objets LookML dans Looker
Earned fév. 18, 2024 EST
Data Catalog Fundamentals
Earned fév. 18, 2024 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned fév. 17, 2024 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned fév. 16, 2024 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned fév. 16, 2024 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned fév. 16, 2024 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned fév. 16, 2024 EST
Developing Data Models with LookML
Earned fév. 12, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned fév. 5, 2024 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned jan. 26, 2024 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned jan. 14, 2024 EST
Introduction à la génération d'images
Earned déc. 30, 2023 EST
Introduction à Vertex AI Studio
Earned déc. 28, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - Français
Earned déc. 28, 2023 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned déc. 28, 2023 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned déc. 28, 2023 EST
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 8, 2023 EDT
Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'analyse d'images et de vidéos pour améliorer la création de contenu, et l'application de techniques d'appel de fonction dans l'API Gemini. Découvrez comment exploiter des techniques Gemini avancées et étendre les capacités de vos projets optimisés par l'IA, et explorez le fonctionnement de la génération de contenu multimodal.
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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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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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Obtenez le badge de compétence de niveau débutant "Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen" pour démontrer
vos compétences dans les domaines suivants : reconnaissance d'image, traitement du langage naturel,
génération d'images à l'aide des puissants modèles Gemini et Imagen de Google, et déploiement d'applications sur la plate-forme Vertex AI.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Vertex AI 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 Vertex AI. 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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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 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 intermédiaire Gérer des modèles de données dans Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : maintenir l'état de santé des projets LookML, utiliser l'exécuteur SQL pour la validation des données, appliquer les bonnes pratiques LookML, optimiser les requêtes et les rapports sur les performances, et mettre en œuvre des tables dérivées persistantes et des règles de mise en cache.
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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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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 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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Ce cours vous permettra d'acquérir une expérience pratique de l'application des concepts avancés de LookML dans Looker. Vous apprendrez à utiliser Liquid pour personnaliser et créer des dimensions et des mesures dynamiques, à créer des tables dérivées SQL dynamiques et natives personnalisées, et à utiliser extends pour modulariser votre code LookML.
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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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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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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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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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Dans ce cours de niveau débutant, vous découvrirez le workflow d'analyse de données sur Google Cloud, ainsi que les outils que vous pouvez utiliser pour explorer, analyser et visualiser les données, et partager vos observations avec les personnes concernées. Grâce à une étude de cas, des ateliers pratiques, des leçons et des quiz/démos, ce cours vous montrera comment transformer des ensembles de données bruts en données exploitables dans des visualisations et des tableaux de bord percutants. Que vous travailliez déjà avec des données et souhaitiez apprendre à mettre Google Cloud pleinement à profit ou que vous cherchiez à progresser dans votre carrière, ce cours vous sera utile. La plupart des personnes qui effectuent ou utilisent des analyses de données dans leur travail en tireront des enseignements.
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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 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 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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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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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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Earned mai 5, 2025 EDT
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned mai 5, 2025 EDT
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Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned avr. 27, 2025 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned avr. 18, 2025 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
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Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned avr. 22, 2024 EDT
Gérer des modèles de données dans Looker
Earned fév. 18, 2024 EST
Créer des objets LookML dans Looker
Earned fév. 18, 2024 EST
Data Catalog Fundamentals
Earned fév. 18, 2024 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned fév. 17, 2024 EST
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned fév. 16, 2024 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned fév. 16, 2024 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned fév. 16, 2024 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned fév. 16, 2024 EST
Developing Data Models with LookML
Earned fév. 12, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned fév. 5, 2024 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned jan. 26, 2024 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned jan. 14, 2024 EST
Introduction à la génération d'images
Earned déc. 30, 2023 EST
Introduction à Vertex AI Studio
Earned déc. 28, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - Français
Earned déc. 28, 2023 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned déc. 28, 2023 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned déc. 28, 2023 EST
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 8, 2023 EDT