Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Nidhi Prakashbhai Mistry
Date d'abonnement : 2024
Ligue d'Or
12320 points
Premiers pas avec les outils Google Workspace
Earned juil. 7, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juil. 6, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juil. 6, 2025 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned nov. 11, 2024 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned oct. 13, 2024 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned oct. 12, 2024 EDT
Obtenez un badge de compétence de niveau Débutant en suivant le cours Premiers pas avec les outils Google Workspace. Vous y découvrirez la plate-forme collaborative de Google et apprendrez à utiliser Gmail, Agenda, Meet, Drive, Sheets et AppSheet.
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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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Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.
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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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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.
Premiers pas avec les outils Google Workspace
Earned juil. 7, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juil. 6, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juil. 6, 2025 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned nov. 11, 2024 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned oct. 13, 2024 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned oct. 12, 2024 EDT