Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned sept. 17, 2021 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 17, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned sept. 17, 2021 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned sept. 17, 2021 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned sept. 17, 2021 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned sept. 16, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned sept. 16, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned sept. 16, 2021 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned sept. 16, 2021 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned sept. 16, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned sept. 16, 2021 EDT
Ce cours d'introduction est unique en son genre parmi les autres offres de cours. Il se compose d'ateliers pratiques conçus pour permettre aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer. De l'IAM à la gestion de réseaux en passant par le déploiement avec Kubernetes Engine, vous allez suivre dans ce cours des ateliers spécifiques qui mettront à l'épreuve vos connaissances sur Google Cloud. Attention : même si ces ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, nous vous recommandons de consulter en supplément le guide de l'examen et les autres ressources de préparation disponibles.
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Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.
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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.
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Il s'agit du deuxième cours d'une série en deux parties sur les bases de la facturation et de la gestion des coûts Google Cloud. Ce cours s'adresse particulièrement aux personnes qui travaillent dans des services financiers ou informatiques, et qui sont chargées d'optimiser l'infrastructure cloud de leur organisation. Dans ce cours, vous découvrirez plusieurs façons de contrôler et d'optimiser vos coûts Google Cloud, y compris en configurant des budgets et des alertes, en gérant les limites de quota et en bénéficiant de remises sur engagement d'utilisation. Dans les ateliers pratiques, vous utiliserez divers outils pour contrôler et optimiser vos coûts Google Cloud, ou pour inciter vos équipes technologiques à suivre les bonnes pratiques dans ce domaine.
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Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.
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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.
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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.
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Ce cours s'adresse aux personnes gérant les coûts Google Cloud en technologie ou finance. Apprenez à configurer un compte de facturation, organiser les ressources et gérer les accès. Dans les ateliers, vous consultez les factures et analysez les données avec BigQuery. Vous utilisez aussi Google Sheets et créez des tableaux de bord avec Data Studio. Retrouvez les liens des vidéos dans le document Ressources supplémentaires.
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If you want to take your Google Cloud networking skills to the next level, look no further. This course is composed of labs that cover real-life use cases and it will teach you best practices for overcoming common networking bottlenecks. From getting hands-on practice with testing and improving network performance, to integrating high-throughput VPNs and networking tiers, Network Performance and Optimization is an essential course for Google Cloud developers who are looking to double down on application speed and robustness.
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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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Firebase is a backend-as-service (Bass) platform for creating mobile and web applications. In this quest you will learn to build serverless web apps, import data into a serverless database, and build a Google Assistant application with Firebase and its Google Cloud integrations. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Terminez le cours d'introduction Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : Créer et déployer des machines virtuelles dans Compute Engine Configurer des équilibreurs de charge réseau et d'application.
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Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec les outils et services fondamentaux de Google Cloud. Des vidéos facultatives vous fourniront davantage de contexte et vous permettront de réviser les concepts abordés lors des ateliers pratiques. Ce premier cours sur les bases de Google Cloud est recommandé aux personnes qui s'intéressent à Google Cloud. Vous pouvez le suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, à la fin, vous aurez acquis des compétences pratiques utiles pour lancer votre premier projet Google Cloud. De l'écriture de lignes de commande Cloud Shell au déploiement de votre première machine virtuelle en passant par l'exécution d'applications sur Kubernetes Engine ou avec l'équilibrage de charge, 'Les bases de Google Cloud' constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur sur Cloud Run pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'intégration de Cloud Run à Cloud Storage pour la gestion des données, la conception de systèmes asynchrones résilients à l'aide de Cloud Run et Pub/Sub, la construction de passerelles API REST reposant sur Cloud Run, et la création et le déploiement de services sur Cloud Run.
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Terminez le cours intermédiaire Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les principes d'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform, le provisionnement et la gestion des ressources Google Cloud avec des configurations Terraform, la gestion efficace des états (local et distant) et la modularisation du code Terraform à des fins de réutilisabilité et d'organisation.
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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…
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Big data, machine learning et données scientifiques ? Il semble que ce soit la combinaison parfaite. Dans cette quête avancée, vous allez vous familiariser avec des services GCP tels que BigQuery, Managed Service for Apache Spark et Tensorflow, que vous appliquerez à des cas utilisant des ensembles de données scientifiques réelles. En vous faisant acquérir de l'expérience avec des tâches telles que l'analyse des données sismiques et l'agrégation d'images satellites, le traitement de données scientifiques développera vos compétences dans le domaine du Big data et du machine learning, et vous aidera à résoudre les problèmes que vous rencontrez dans différentes disciplines scientifiques.
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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 Managed Service for Apache Spark, 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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Cette quête est la première d'une série de deux comprenant des ateliers pratiques tirés d'exercices disponibles dans l'ouvrage Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publié par O'Reilly Media, Inc. Dans cette première quête, qui couvre les chapitres 1 à 8, vous découvrez tous les aspects de l'ingestion, de la préparation, du traitement, de l'interrogation, de l'exploration et de la visualisation des ensembles de données à l'aide des outils et des services de Google Cloud Platform.
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Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
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Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language.
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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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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog 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 Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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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 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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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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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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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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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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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 Data Studio en se connectant aux données BigQuery.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
Ingénierie cloud
Earned nov. 7, 2022 EST
Référence : infrastructure
Earned nov. 7, 2022 EST
Cloud Logging
Earned jan. 20, 2022 EST
Optimiser vos coûts Google Cloud
Earned jan. 20, 2022 EST
Développer votre réseau Google Cloud
Earned jan. 20, 2022 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned jan. 20, 2022 EST
Using the Cloud SDK Command Line
Earned jan. 19, 2022 EST
Comprendre vos coûts Google Cloud
Earned jan. 16, 2022 EST
DEPRECATED Network Performance and Optimization
Earned jan. 16, 2022 EST
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned jan. 15, 2022 EST
Build Apps & Websites with Firebase
Earned jan. 15, 2022 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned jan. 15, 2022 EST
Les bases de Google Cloud
Earned jan. 15, 2022 EST
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned jan. 15, 2022 EST
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned jan. 15, 2022 EST
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned jan. 14, 2022 EST
Scientific Data Processing
Earned sept. 18, 2021 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned sept. 18, 2021 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned sept. 18, 2021 EDT
DEPRECATED Applied Data: Blockchain
Earned sept. 17, 2021 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned sept. 17, 2021 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 17, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned sept. 17, 2021 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned sept. 17, 2021 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned sept. 17, 2021 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned sept. 16, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned sept. 16, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned sept. 16, 2021 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned sept. 16, 2021 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned sept. 16, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned sept. 16, 2021 EDT