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Sasikumar Srinivasan
Date d'abonnement : 2021
Ligue d'Or
21015 points
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned jan. 27, 2024 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned nov. 21, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned nov. 14, 2023 EST
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PDE
Earned nov. 14, 2023 EST
Mettre en œuvre des flux de travail de messagerie et d'automatisation basés sur les événements
Earned nov. 9, 2023 EST
Présentation de l'IA générative
Earned nov. 9, 2023 EST
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned nov. 9, 2023 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned nov. 7, 2023 EST
Comprendre LookML dans Looker
Earned oct. 10, 2021 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned oct. 9, 2021 EDT
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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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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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook pour créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Data Engineer.
Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook dans Gemini Notebook, et apprendre à utiliser un guide d'étude pour vous entraîner à passer un examen de certification.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Mettre en œuvre des flux de travail de messagerie et d'automatisation basés sur les événements dans lequel vous apprendrez à utiliser Pub/Sub depuis la console Cloud. Vous découvrirez également comment les jobs Cloud Scheduler peuvent vous faire gagner du temps et quand Pub/Sub Lite permet de réaliser des économies sur l'ingestion d'événements.
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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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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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Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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Dans ce cours, vous mettrez en pratique vos connaissances sur LookML dans Looker. Vous apprendrez à écrire du code LookML pour créer des dimensions et des mesures, créer des tables dérivées et les joindre à des explorations, filtrer ces explorations et définir des règles de mise en cache dans LookML.
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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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