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Venkata Nirmal Hruday Sura
Date d'abonnement : 2025
Ligue de Diamant
25332 points
Optimiser le comportement des agents
Earned jan. 16, 2026 EST
Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK)
Earned jan. 16, 2026 EST
Agents : principes de base
Earned jan. 16, 2026 EST
Explorer l'IA générative dans Agent Platform
Earned déc. 29, 2025 EST
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned déc. 27, 2025 EST
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned déc. 23, 2025 EST
Introduction à Vertex AI Studio
Earned déc. 22, 2025 EST
L'IA générative pour le secteur de la santé
Earned déc. 22, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned déc. 18, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned déc. 18, 2025 EST
AI Boost Bites : Rédiger des prompts comme un pro avec Google Workspace
Earned déc. 17, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned déc. 17, 2025 EST
AI Boost Bites – Gemini : Astuce pour convertir une image en feuille de calcul
Earned déc. 17, 2025 EST
AI Boost Bites : Gérer votre boîte de réception grâce à l'IA
Earned déc. 17, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned déc. 17, 2025 EST
AI Boost Bites : Votre agent de commentaires personnel
Earned déc. 17, 2025 EST
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned déc. 17, 2025 EST
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned déc. 17, 2025 EST
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned déc. 17, 2025 EST
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned déc. 16, 2025 EST
IA générative : au-delà du chatbot
Earned déc. 16, 2025 EST
Déployer des systèmes multi-agents avec Gemini Enterprise Agent Platform
Earned déc. 15, 2025 EST
[DEPRECATED] Accélérer l'échange de connaissances avec Gemini Enterprise
Earned déc. 11, 2025 EST
Comprendre les agents Google Cloud
Earned déc. 10, 2025 EST
Présentation de Gemini Enterprise
Earned déc. 10, 2025 EST
Créer des agents intelligents avec Agent Development Kit (ADK)
Earned déc. 10, 2025 EST
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned déc. 9, 2025 EST
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned déc. 9, 2025 EST
Créer des agents IA avec des bases de données d'entreprise
Earned déc. 8, 2025 EST
Déployer des architectures multi-agents
Earned déc. 6, 2025 EST
BigQuery pour le machine learning
Earned oct. 27, 2025 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned oct. 17, 2025 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned oct. 10, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les développeurs d'applications
Earned oct. 10, 2025 EDT
Référence : infrastructure
Earned oct. 9, 2025 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned oct. 8, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned oct. 8, 2025 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned oct. 7, 2025 EDT
Utiliser BigQuery Machine Learning pour l'inférence
Earned oct. 7, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned oct. 7, 2025 EDT
BigQuery pour les analystes de données
Earned sept. 17, 2025 EDT
Principes de base de l'analyse de données Google Cloud
Earned sept. 11, 2025 EDT
Appliquer les concepts avancés de LookML dans Looker
Earned sept. 8, 2025 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned sept. 5, 2025 EDT
Comprendre LookML dans Looker
Earned sept. 5, 2025 EDT
Data Studio Essentials
Earned sept. 4, 2025 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned sept. 3, 2025 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned sept. 2, 2025 EDT
Introduction to Looker
Earned août 31, 2025 EDT
Building No-Code Apps with AppSheet: Automation
Earned août 29, 2025 EDT
Building No-Code Apps with AppSheet: Implementation
Earned août 26, 2025 EDT
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations
Earned août 23, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 15, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 15, 2025 EDT
Vous avez créé votre premier agent. Il est maintenant temps de passer à l'étape suivante. Dans ce cours, vous développerez vos compétences en apprenant à transformer un agent IA simple en un assistant sophistiqué et précis, grâce à des instructions avancées, à une sélection de modèles, à des capacités de planification et à des modèles de sortie structurés.
Explorez d'autres contenus du programme Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
Rejoindre le forum de la communauté pour poser des questions et discuter.
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Mettez en pratique vos connaissances sur les agents en créant, configurant et exécutant votre premier agent IA à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google.
Dans ce cours pratique, vous configurerez un environnement de développement ADK complet, créerez des agents avec du code Python et une configuration YAML, et les exécuterez sur plusieurs interfaces. Vous découvrirez également les paramètres essentiels qui définissent le comportement de l'agent, en appliquant dans du code fonctionnel ce que vous avez appris dans le cours 1.
Explorez d'autres contenus du programme Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
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Ce cours présente les principes de base des agents IA et explore les cas où ils apportent une réelle valeur. Il fournit des bases aux développeurs, aux architectes et aux décideurs techniques qui souhaitent comprendre les systèmes d'IA à travers le prisme du comportement autonome et orienté vers des objectifs.
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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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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 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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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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Spécialement conçu pour les professionnels de santé, ce cours lève le voile sur l'IA générative (la dernière avancée en matière d'intelligence artificielle) et les grands modèles de langage ou LLM (la technologie qui alimente ce type d'IA). Découvrez des applications concrètes de l'IA générative dans le secteur de la santé et apprenez à créer des prompts efficaces adaptés à vos objectifs.
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Ce cours apporte aux professionnels du machine learning les techniques, les bonnes pratiques et les outils essentiels pour évaluer les modèles d'IA prédictive et générative. L'évaluation des modèles est primordiale pour s'assurer que les systèmes de ML fournissent des résultats fiables, précis et de haut niveau en production.
Les participants acquerront une connaissance approfondie de diverses métriques et méthodologies d'évaluation, ainsi que de leur application appropriée dans différents types de modèles et tâches. Le cours mettra l'accent sur les défis uniques posés par les modèles d'IA générative et proposera des stratégies pour les relever efficacement. Grâce à la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, les participants apprendront à implémenter des processus d'évaluation rigoureux pour la sélection, l'optimisation et la surveillance continue des modèles.
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Dans ce cours, vous allez acquérir les connaissances et les outils nécessaires pour identifier les problématiques uniques auxquelles les équipes MLOps sont confrontées lors du déploiement et de la gestion de modèles d'IA générative. Vous verrez également en quoi Vertex AI permet aux équipes d'IA de simplifier les processus MLOps et de faire aboutir leurs projets d'IA générative.
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Cette vidéo présente les principes de base du prompt engineering pour une communication efficace avec l'IA. Découvrez un framework simple (Persona, Tâche, Contexte, Format) pour créer des prompts clairs et obtenir des résultats plus rapidement et de meilleure qualité avec Gemini dans Google Workspace. Découvrez comment utiliser le langage naturel, être précis et itérer pour obtenir une assistance optimale de l'IA.
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This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
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Cette vidéo explique comment éliminer la saisie de données manuelle et fastidieuse grâce à Gemini. Découvrez comment prendre une photo ou une capture d'écran de données (à partir de PDF, de documents papier ou d'images) et demander à Gemini de la convertir instantanément en une feuille de calcul Google Sheets structurée. Découvrez cette astuce simple pour éviter d'innombrables heures de transcription et faire de Gemini votre assistant personnel de saisie de données. Photographiez, promptez, exportez !
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini dans Gmail pour résumer des e-mails, trouver des informations et rédiger des réponses, afin de vous aider à gérer votre boîte de réception plus efficacement.
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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
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Cette vidéo explique comment créer un agent "Travaille avec moi" personnalisé à l'aide des Gems Gemini, qui permettent de simplifier les commentaires de base et de rendre vos réunions plus stratégiques et efficaces.
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Agents d'IA générative : transformer l'entreprise est le cinquième et dernier cours du parcours de formation "Leader en IA générative". Il aborde la façon dont les entreprises peuvent utiliser des agents d'IA générative personnalisés pour relever des défis métier spécifiques. Des exercices pratiques vous apprendront à créer un agent d'IA générative de base tout en découvrant les composants de ces agents, comme les modèles, les boucles de raisonnement et les outils.
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Le cours "Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler" est le quatrième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours présente les applications d'IA générative de Google, telles que Gemini pour Workspace et NotebookLM. Il vous guide à travers des concepts comme l'ancrage, la génération augmentée par récupération, la création de requêtes efficaces et la conception de workflows automatisés.
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IA générative : se familiariser avec le domaine est le troisième cours du parcours de formation "Gen AI Leader". L'IA générative change notre façon de travailler et d'interagir avec le monde autour de nous. En tant que responsable, comment pouvez-vous exploiter son potentiel pour obtenir des résultats commerciaux concrets ? Dans ce cours, vous allez découvrir les différentes couches qui composent une solution d'IA générative, les offres de Google Cloud et les facteurs à prendre en compte au moment de choisir une solution.
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IA générative : découvrir les concepts fondamentaux est le deuxième cours du parcours de formation "Leader en IA générative". Il vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative, mais aussi de comprendre comment l'IA générative permet de relever les défis de l'entreprise en utilisant différents types de données. Enfin, vous découvrirez les stratégies de Google Cloud pour gérer les limites des modèles de fondation et quelles sont les grandes problématiques du développement et du déploiement d'une IA responsable et sécurisée.
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Le cours IA générative : au-delà du chatbot est le premier du parcours de formation "Gen AI Leader" et n'a aucun prérequis. Il dépasse les principes de base des chatbots afin de présenter le véritable potentiel de l'IA générative pour votre organisation. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter la puissance de l'IA générative. Ce cours vous aidera également à identifier les facteurs à prendre en compte pour développer une stratégie d'IA générative efficace pour votre entreprise.
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Dans ce cours, vous utiliserez Google Agent Development Kit pour créer des systèmes multi-agents complexes. Vous développerez des agents équipés d'outils qui pourront interagir sur la base de flux et de relations parent-enfant. Vous allez exécuter vos agents en local et les déployer sur Agent Runtime de Gemini Enterprise Agent Platform sous la forme d'un flux agentique géré, où les décisions concernant l'infrastructure et le scaling des ressources seront traitées par Agent Runtime.
Veuillez noter que ces ateliers sont basés sur une version préliminaire du produit. Les mises à jour ne seront peut-être pas immédiatement reflétées dans le contenu.
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Combinez l'expertise de Google dans les domaines de la recherche et de l'IA grâce à Gemini Enterprise. Cet outil puissant est conçu pour aider les collaborateurs à trouver des informations précises dans des documents stockés, des e-mails, des conversations, des systèmes de suivi des demandes et d'autres sources de données, le tout grâce à une simple barre de recherche. L'assistant Gemini Enterprise peut également les aider à trouver des idées, faire des recherches, résumer des documents et exécuter des tâches comme inviter des collègues à un événement d'agenda pour faciliter la collaboration et l'exploitation des connaissances.
(Veuillez noter que Gemini Enterprise s'appelait auparavant Google Agentspace ; il se peut donc que ce cours contienne des références à l'ancien nom du produit.)
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Ce cours fournit une présentation complète des plates-formes d'agents de Google Cloud, comme Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Conversational Agents et Agent Development Kit. Les participants comprendront les capacités uniques de chaque offre, apprendront à identifier la solution optimale pour chaque cas d'utilisation et acquerront les bases nécessaires à la création d'applications de recherche et de chat.
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Ce cours présente Gemini Enterprise, une plate-forme puissante qui rassemble des agents IA, la recherche d'entreprise, Gemini Notebook et un accès intelligent aux données pour relever les défis organisationnels. À travers des exemples concrets et une exploration pratique, les participants pourront lier les fonctionnalités de Gemini Enterprise à des besoins métiers réels, décrire son architecture et expliquer comment il gère l'accès aux données et la confidentialité entre les différents rôles.
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Ce cours structuré s'adresse aux développeurs qui souhaitent créer des agents intelligents à l'aide d'Agent Development Kit (ADK). Il allie pratique, concepts fondamentaux et mise en application concrète pour offrir un guide complet sur l'utilisation d'ADK. Vous pouvez également rejoindre notre communauté d'experts et de pairs Google Cloud pour poser des questions, collaborer sur les réponses et échanger avec les Googleurs qui fabriquent les produits que vous utilisez au quotidien.
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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Ce cours montre comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers un cas d'utilisation pratique faisant intervenir la gestion de la relation client, vous étudierez le workflow de résolution d'un problème métier à l'aide de modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des instructions détaillées tout au long du codage des solutions à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python.
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Découvrez BigQuery ML pour l'inférence, pourquoi les analystes de données devraient s'en servir, ses cas d'utilisation et les modèles de ML compatibles. Apprenez également à créer des modèles de ML et à les gérer dans BigQuery.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Ce cours s'adresse aux analystes de données qui souhaitent apprendre à utiliser BigQuery pour leurs besoins d'analyse de données. À travers un ensemble de vidéos, d'ateliers et de démonstrations, nous aborderons différents sujets pour expliquer comment ingérer, transformer et interroger vos données dans BigQuery afin de dégager des insights qui contribuent à la prise de décisions commerciales.
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Découvrez comment transformer des chiffres bruts en décisions claires et basées sur les données sur Google Cloud. Grâce à des ateliers pratiques et des scénarios concrets, ce cours de niveau débutant vous apprendra à interroger des données dans BigQuery, à explorer les tendances dans Looker et à créer des rapports interactifs partageables dans Data Studio.
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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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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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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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This course provides an introduction to Data Studio’s powerful features for data visualization and reporting. Learn to transform raw data into insightful reports by mastering various visualization options, connecting to diverse data sources, and implementing interactive controls such as filters. Explore data blending techniques to combine information from multiple sources and unlock deeper insights. Through hands-on exercises you'll gain the skills to create compelling, dynamic reports that effectively communicate data-driven stories.
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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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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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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.
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This course helps you recognize the need to implement business process automation in your organization. You learn about automation patterns and use cases, and how to use AppSheet constructs to implement automation in your app. You learn about the various features of AppSheet automation, and integrate your app with Google Workspace products. You also learn how to send email, push notifications and text messages from your app, parse documents and generate reports with AppSheet automation.
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This course teaches you how to implement various capabilities that include data organization and management, application security, actions and integrations in your app using AppSheet. The course also includes topics on managing and upgrading your app, improving performance and troubleshooting issues with your app.
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In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.
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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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