Faris Azzam Shiddiqi
Date d'abonnement : 2021
Ligue de Diamant
17644 points
Déployer des architectures multi-agents
Earned fév. 15, 2026 EST
Gemini pour les ingénieurs réseau
Earned fév. 14, 2026 EST
Gemini pour les ingénieurs en DevOps
Earned fév. 14, 2026 EST
Créer des agents IA avec des bases de données d'entreprise
Earned fév. 14, 2026 EST
Gemini pour les développeurs d'applications
Earned fév. 14, 2026 EST
Simplifier le développement d'applications avec Gemini Code Assist
Earned fév. 13, 2026 EST
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned fév. 12, 2026 EST
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI
Earned fév. 12, 2026 EST
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned fév. 11, 2026 EST
Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery
Earned fév. 11, 2026 EST
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned fév. 11, 2026 EST
Améliorer les capacités du modèle Gemini
Earned fév. 10, 2026 EST
Explorer l'IA générative dans Agent Platform
Earned fév. 10, 2026 EST
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned fév. 10, 2026 EST
Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions
Earned fév. 9, 2026 EST
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned fév. 9, 2026 EST
Gemini pour les ingénieurs en sécurité
Earned fév. 9, 2026 EST
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery
Earned fév. 8, 2026 EST
Gemini pour les architectes cloud
Earned fév. 8, 2026 EST
La surveillance dans Google Cloud
Earned fév. 7, 2026 EST
Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage
Earned fév. 7, 2026 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned fév. 7, 2026 EST
AI Boost Bites : Automatiser les tâches avec Gemini et Apps Script
Earned fév. 7, 2026 EST
Agent Assist et ses capacités d'IA générative
Earned fév. 7, 2026 EST
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA
Earned fév. 7, 2026 EST
Configurer des comptes de service et des rôles IAM pour Google Cloud
Earned fév. 3, 2026 EST
Google Cloud Compute : principes de base
Earned fév. 1, 2026 EST
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned jan. 31, 2025 EST
Explorateur de l'IA générative – Agent Platform
Earned août 29, 2024 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned oct. 6, 2021 EDT
BigQuery pour le machine learning
Earned oct. 6, 2021 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned sept. 26, 2021 EDT
Scientific Data Processing
Earned sept. 26, 2021 EDT
Créer des pipelines sans code sur Cloud Data Fusion
Earned sept. 26, 2021 EDT
DEPRECATED Applied Data: Blockchain
Earned sept. 25, 2021 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 25, 2021 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned sept. 25, 2021 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned sept. 23, 2021 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned sept. 23, 2021 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned sept. 22, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned sept. 22, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned sept. 22, 2021 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned sept. 18, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned sept. 17, 2021 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned sept. 17, 2021 EDT
Terminez le cours avancé Déployer des architectures multi-agents pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : créer des systèmes multi-agents avec ADK, connecter des agents avec le protocole A2A (Agent-to-Agent), intégrer des outils externes à l'aide du protocole MCP (Model Context Protocol) et déployer une solution multi-agents complète sur Agent Engine.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs réseau à créer, mettre à jour et gérer des réseaux VPC. Vous apprendrez comment demander à Gemini de vous fournir des conseils spécifiques pour vos tâches de gestion de réseaux, que vous ne pourriez pas obtenir avec un moteur de recherche. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini permet d'utiliser plus facilement les réseaux VPC Google Cloud.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs à gérer l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini de trouver et comprendre les journaux d'application, de créer un cluster GKE et d'étudier comment créer un environnement de compilation. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow DevOps.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Créer des agents IA capables d'exploiter des bases de données d'entreprise à l'aide de MCP Toolbox for Databases. Vous définirez des outils d'interaction sécurisée avec les bases de données et implémenterez des fonctionnalités de requêtage intelligent (en exploitant les embeddings vectoriels et les requêtes structurées).
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les développeurs à créer des applications. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer du code, de recommander des services Google Cloud et de générer du code pour vos applications. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de développement d'applications.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Conçu pour les développeurs de tous niveaux, ce cours vous présente les principales caractéristiques et fonctionnalités de Gemini Code Assist, un assistant de développement d'applications optimisé par l'IA pour Google Cloud. Des suggestions de code intelligentes à la saisie semi-automatique, en passant par la détection d'erreurs en temps réel et l'aide à la refactorisation, vous découvrirez comment Gemini Code Assist peut améliorer considérablement votre productivité et la qualité de votre code. Il vous fera également gagner un temps précieux pour que vous puissiez vous concentrer sur des tâches plus productives et agréables.
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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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Obtenez un badge de compétence débutant en suivant le cours Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI. Dans ce cours, vous allez apprendre à extraire, traiter et capturer des données à l'aide de Document AI.
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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 Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : utiliser Gemini dans BigQuery pour générer et déboguer des requêtes SQL, effectuer une analyse des sentiments, résumer du texte et identifier des mots clés, générer des embeddings, créer un pipeline de RAG (génération augmentée par récupération), et implémenter la recherche vectorielle multimodale.
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Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.
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Validez le cours intermédiaire Améliorer les capacités du modèle Gemini pour recevoir un badge attestant de vos compétences dans les domaines suivants : utiliser les fonctionnalités avancées des modèles Gemini, y compris la génération et l'exécution de code, l'ancrage, la génération de contenu contrôlée, et la création de données synthétiques, afin de développer des applications d'IA plus puissantes et sophistiquées.
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Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative dans Agent Platform 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 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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Obtenez le badge de compétence Introduction en suivant le cours Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions, qui vous apprend à utiliser Cloud Run Functions dans la console Google Cloud et sur la ligne de commande. Les badges de compétence valident vos connaissances sur des produits spécifiques lors d'ateliers pratiques et d'évaluations. Décrochez un badge en suivant un cours ou accédez directement à l'atelier challenge correspondant pour l'obtenir dès aujourd'hui. Les badges attestent de votre niveau de maîtrise, améliorent votre profil professionnel et, par conséquent, vous permettent d'accroître vos opportunités de carrière. Accédez à votre profil pour retrouver les badges que vous avez obtenus.
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Ce cours passe en revue les fonctionnalités de sécurité essentielles de Model Armor et vous prépare à utiliser le service. Vous découvrirez les risques de sécurité associés aux LLM et comment Model Armor protège vos applications d'IA.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à sécuriser votre environnement et vos ressources cloud. Vous apprendrez à déployer des exemples de charges de travail dans un environnement Google Cloud, puis à identifier et à corriger les erreurs de configuration de la sécurité avec Gemini. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore votre stratégie de sécurité dans le cloud.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Validez le cours intermédiaire Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery pour recevoir un badge attestant de vos compétences dans les domaines suivants : créer des ensembles de données dans BigQuery en important des fichiers CSV et JSON ; utiliser des concepts d'analyse SQL sophistiqués dans BigQuery, y compris utiliser BigQuery ML pour entraîner un modèle de prédiction de buts à partir de données de rencontres de football et évaluer le caractère exceptionnel des buts marqués lors de la Coupe du monde.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE.
Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.
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Terminez le cours d'introduction La surveillance dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : utiliser les outils Cloud Monitoring pour surveiller les ressources sur Google Cloud.
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Terminez le cours d'introduction Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage badge de compétence dans les domaines suivants : Utiliser des API pour travailler avec des ressources Cloud Storage, y compris l'API Cloud Storage.
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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'attribution de rôles avec Identity and Access Management (IAM) ; la création et la gestion de comptes de service ; l'activation d'une connectivité privée sur les réseaux de cloud privé virtuel (VPC) ; la restriction de l'accès aux applications avec Identity-Aware Proxy ; la gestion des clés et des données chiffrées avec Cloud Key Management Service (KMS) ; et la création d'un cluster Kubernetes privé.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini et Apps Script pour automatiser les tâches manuelles dans Google Workspace. Vous allez apprendre à demander à Gemini de générer du code Apps Script qui crée automatiquement des brouillons d'e-mails de rappel dans Google Sheets pour les tâches qui ne sont pas marquées comme terminées. Automatisez votre workflow avec peu ou pas d'expertise technique, libérez du temps pour des tâches plus importantes et éliminez les suivis manuels.
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Exploitez tout le potentiel de l'IA générative pour créer des agents intelligents et automatisés. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de développer un agent de datastore capable de répondre instantanément à des questions complexes en extrayant et en synthétisant automatiquement des informations à partir de vos sites Web, documents ou données structurées. Oubliez les FAQ statiques : votre nouvel agent fournit des réponses dynamiques et précises, et affiche même les URL des sources d'origine. Le tout avec une configuration simple et rapide.
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L'intelligence artificielle (IA) offre des possibilités de transformation, mais elle présente également de nouveaux enjeux de sécurité. Ce cours apporte aux responsables de la sécurité et de la protection des données des stratégies pour gérer l'IA de façon sécurisée dans leurs organisations. Découvrez un framework pour identifier et atténuer de manière proactive les risques spécifiques à l'IA, protéger les données sensibles, assurer la conformité et construire une infrastructure d'IA résiliente. Choisissez des cas d'utilisation dans quatre secteurs d'activité différents pour savoir comment ces stratégies s'appliquent dans des scénarios réels.
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Obtenez le badge de compétence de niveau Débutant en suivant le cours Configurer des comptes de service et des rôles IAM pour Google Cloud. Vous y découvrirez les comptes de service, les rôles personnalisés et comment définir des autorisations à l'aide de gcloud.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Google Cloud Compute : principes de base, où vous apprendrez à utiliser des machines virtuelles (VM), des disques persistants et des serveurs Web à l'aide de Compute Engine.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Agent Platform 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 Agent Platform. 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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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Agent Platform" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. En suivant ces ateliers, vous apprendrez à utiliser les modèles Gemini dans Agent Platform. Vous découvrirez également comment prompter, les bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser les prompts pour l'idéation, la classification, l'extraction et la synthèse de texte, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide d'un entraînement personnalisé dans Agent Platform et à le déployer sur un point de terminaison dans Agent Platform.
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Vous voulez créer un entrepôt de données ou l'optimiser ? Découvrez les bonnes pratiques d'extraction, de transformation et de chargement des données dans Google Cloud avec BigQuery. Dans cette série d'ateliers interactifs, vous allez créer votre propre entrepôt de données et l'optimiser en utilisant différents ensembles de données publics à grande échelle de BigQuery. 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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Créer des modèles de machine learning en quelques minutes au lieu de plusieurs heures grâce à SQL, ça vous intéresse ? BigQuery ML démocratise le machine learning en permettant aux analystes de données de créer, d'entraîner et d'évaluer des modèles de ML, puis de les utiliser pour faire des prédictions, en s'appuyant sur leurs outils SQL et leurs connaissances actuelles dans ce langage. Dans cette série d'ateliers, vous allez essayer différents types de modèles et apprendre ce qui caractérise un bon modèle.
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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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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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Ce cours vous permet de vous familiariser avec Cloud Data Fusion, une plate-forme cloud native et sans code pour l'intégration de données. Les développeurs ETL, les ingénieurs de données et les analystes peuvent grandement bénéficier des transformations et connecteurs prédéfinis pour créer et déployer leurs pipelines sans avoir à écrire de code. Ce cours commence par un atelier d'introduction dans lequel les participants découvrent l'UI de Cloud Data Fusion. Ils apprennent ensuite à exécuter des pipelines par lot et en temps réel, ainsi qu'à utiliser le plug-in Wrangler intégré pour effectuer des transformations intéressantes sur les données.
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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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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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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 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 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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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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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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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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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.
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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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