Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Dmytro Kainara
Date d'abonnement : 2021
Ligue d'Argent
21515 points
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned fév. 17, 2024 EST
Store, Process, and Manage Data on Google Cloud - Command Line
Earned nov. 1, 2023 EDT
Stocker, traiter et gérer des données sur Google Cloud - Console
Earned oct. 31, 2023 EDT
Monitor and Manage Google Cloud Resources
Earned oct. 31, 2023 EDT
Premiers pas avec Dataplex
Earned oct. 31, 2023 EDT
Get Started with Looker
Earned oct. 31, 2023 EDT
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery
Earned oct. 31, 2023 EDT
Share Data Using Google Data Cloud
Earned oct. 31, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned oct. 30, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 22, 2023 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 21, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned oct. 18, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 9, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned oct. 1, 2023 EDT
Create and Manage Bigtable Instances
Earned sept. 27, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Français
Earned sept. 24, 2023 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français
Earned sept. 23, 2023 EDT
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned sept. 20, 2023 EDT
Google Cloud Essentials
Earned sept. 19, 2023 EDT
Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
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Cloud Storage, Cloud Functions, and Cloud Pub/Sub are all Google Cloud Platform services that can be used to store, process, and manage data. All three services can be used together to create a variety of data-driven applications. In this skill badge you will use Cloud Storage to store images, Cloud Functions to process the images, and Cloud Pub/Sub to send the images to another application.
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Cloud Storage, Cloud Functions et Cloud Pub/Sub sont tous des services Google Cloud Platform qui peuvent être utilisés pour stocker, traiter et gérer des données. Ces trois services peuvent être utilisés ensemble pour créer différentes applications basées sur les données. Dans ce cours, vous allez utiliser Cloud Storage pour stocker des images, Cloud Functions pour les traiter et Cloud Pub/Sub pour les envoyer à une autre application.
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This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Monitor and Manage Google Cloud Resources quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.
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Terminez le cours d'introduction Premiers pas avec Dataplex pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : création d'éléments Dataplex, création de types d'aspects et application de ces aspects aux entrées dans Dataplex.
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Earn a skill badge by completing the Get Started with Looker quest, where you learn how to analyze, visualize, and curate data using Looker Studio and Looker. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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Earn the intermediate skill badge by completing the Perform Predictive Data Analysis in BigQuery course, where you will gain practical experience on the fundamentals of sports data science using BigQuery, including how to create a soccer dataset in BigQuery by importing CSV and JSON files; harness the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on the soccer event data, and evaluate the impressiveness of World Cup goals.
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Earn a skill badge by completing the Share Data Using Google Data Cloud course, where you will gain practical experience with Google Cloud Data Sharing Partners, which have proprietary datasets that customers can use for their analytics use cases. Customers subscribe to this data, query it within their own platform, then augment it with their own datasets and use their visualization tools for their customer facing dashboards. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge course, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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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. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud, et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.
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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. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud, et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge
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Ce cours présente les solutions d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud permettant de développer des projets d'IA prédictive et générative. Il décrit les technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, en englobant les éléments de base, le développement et les solutions d'IA. Son but est d'aider les data scientists, les développeurs d'IA et les ingénieurs en ML à améliorer leurs compétences et connaissances par le biais d'expériences d'apprentissage captivantes et d'exercices pratiques.
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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. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.
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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 Looker Studio en se connectant aux données BigQuery. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud, et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.
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Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.
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Complete the introductory Create and Manage Bigtable Instances skill badge to demonstrate skills in the following: creating instances, designing schemas, querying data, and performing administrative tasks in Bigtable including monitoring performance and configuring node autoscaling and replication.
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Ceci est le deuxième cours de la série "Data to Insights". Ici, nous verrons comment ingérer de nouveaux ensembles de données externes dans BigQuery et les visualiser avec Looker Studio. Nous aborderons également des concepts SQL intermédiaires, tels que les jointures et les unions de plusieurs tables, qui vous permettront d'analyser les données de différentes sources. Remarque : Même si vous avez des connaissances en SQL, certaines spécificités de BigQuery (comme la gestion du cache de requêtes et des caractères génériques de table) peuvent ne pas vous être familières.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Achieving Advanced Insights with BigQuery".
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Ce cours décrit les problématiques courantes auxquelles se confrontent les analystes de données et explique comment les résoudre à l'aide des outils de big data disponibles sur Google Cloud. Vous découvrirez quelques notions de SQL et apprendrez comment utiliser BigQuery et Dataprep pour analyser et transformer vos ensembles de données.
Il s'agit du premier cours de la série "From Data to Insights with Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights".
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Dans ce cours de niveau débutant, vous découvrirez le workflow d'analyse de données sur Google Cloud, ainsi que les outils que vous pouvez utiliser pour explorer, analyser et visualiser les données, et partager vos observations avec les personnes concernées. Grâce à une étude de cas, des ateliers pratiques, des leçons et des quiz/démos, ce cours vous montrera comment transformer des ensembles de données bruts en données exploitables dans des visualisations et des tableaux de bord percutants. Que vous travailliez déjà avec des données et souhaitiez apprendre à mettre Google Cloud pleinement à profit ou que vous cherchiez à progresser dans votre carrière, ce cours vous sera utile. La plupart des personnes qui effectuent ou utilisent des analyses de données dans leur travail en tireront des enseignements.
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Cette quête d'introduction se compose d'ateliers pratiques qui vous permettent de vous familiariser avec les outils et services de base de Google Cloud Platform. "GCP Essentials" est la première quête recommandée pour les personnes s'intéressant à Google Cloud. Vous pouvez la suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, une fois la quête terminée, vous disposerez de compétences pratiques qui vous seront utiles pour n'importe quel projet GCP. 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 avec l'équilibrage de charge, "GCP Essentials" constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de ces ateliers.
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned fév. 17, 2024 EST
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Earned nov. 1, 2023 EDT
Stocker, traiter et gérer des données sur Google Cloud - Console
Earned oct. 31, 2023 EDT
Monitor and Manage Google Cloud Resources
Earned oct. 31, 2023 EDT
Premiers pas avec Dataplex
Earned oct. 31, 2023 EDT
Get Started with Looker
Earned oct. 31, 2023 EDT
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery
Earned oct. 31, 2023 EDT
Share Data Using Google Data Cloud
Earned oct. 31, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned oct. 30, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 22, 2023 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 21, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned oct. 18, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 9, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned oct. 1, 2023 EDT
Create and Manage Bigtable Instances
Earned sept. 27, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Français
Earned sept. 24, 2023 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français
Earned sept. 23, 2023 EDT
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned sept. 20, 2023 EDT
Google Cloud Essentials
Earned sept. 19, 2023 EDT