Data Catalog Fundamentals
Earned août 11, 2022 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads - Français
Earned avr. 22, 2022 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations - Français
Earned avr. 11, 2022 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Français
Earned fév. 28, 2022 EST
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Français
Earned déc. 30, 2021 EST
BigQuery for Data Warehousing
Earned août 21, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned août 12, 2021 EDT
Build and Secure Networks in Google Cloud
Earned août 7, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud
Earned août 7, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Earned juil. 31, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Français
Earned juil. 20, 2021 EDT
Integrate with Machine Learning APIs
Earned juil. 11, 2021 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI
Earned juin 26, 2021 EDT
DEPRECATED IoT in the Google Cloud
Earned juin 16, 2021 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned juin 14, 2021 EDT
Cloud Engineering
Earned juin 9, 2021 EDT
Engineer Data in Google Cloud
Earned juin 8, 2021 EDT
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned juin 7, 2021 EDT
[DEPRECATED] Building Advanced Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned juin 2, 2021 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned mai 29, 2021 EDT
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned mai 26, 2021 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned mai 7, 2021 EDT
Data Science sur la plateforme Google Cloud: Apprentissage automatique
Earned mai 6, 2021 EDT
Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned avr. 22, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned avr. 19, 2021 EDT
Insights from Data with BigQuery
Earned avr. 19, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned avr. 5, 2021 EDT
Cloud SQL
Earned mars 30, 2021 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions
Earned mars 10, 2021 EST
GKE & Anthos
Earned fév. 19, 2021 EST
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
Earned fév. 19, 2021 EST
Kubernetes in Google Cloud
Earned fév. 17, 2021 EST
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned jan. 5, 2021 EST
Confluent on Google Cloud
Earned nov. 5, 2020 EST
BigQuery for Data Warehousing I
Earned oct. 30, 2020 EDT
Cloud Hero: Data & ML
Earned oct. 27, 2020 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned oct. 14, 2020 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned août 31, 2020 EDT
Scientific Data Processing
Earned juil. 11, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned juil. 1, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned juin 24, 2020 EDT
API d'apprentissage automatique
Earned juin 16, 2020 EDT
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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Dans le cours "Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads", vous découvrirez comment effectuer des opérations Kubernetes, créer et gérer des déploiements, utiliser les outils de mise en réseau GKE, et fournir un stockage persistant à vos charges de travail Kubernetes.
Il s'agit du deuxième cours de la série "Architecting with Google Kubernetes Engine". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous aux cours "Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process" ou "Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos".
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Dans le cours "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," nous allons vous présenter l'organisation et les principes de Google Cloud. Nous vous apprendrons ensuite à créer et gérer des conteneurs de logiciels, puis nous vous ferons découvrir l'architecture de Kubernetes.
Il s'agit du premier cours de la série "Architecting with Google Kubernetes Engine". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads".
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Les lacs de données et les entrepôts de données sont les deux principaux composants des pipelines de données. Ce cours présente des cas d'utilisation de chaque type de stockage, ainsi que les détails techniques des solutions de lacs et d'entrepôts de données disponibles sur Google Cloud. Il décrit également le rôle des ingénieurs de données et les avantages d'un pipeline de données réussi sur les opérations commerciales, avant d'expliquer pourquoi il est important de procéder à l'ingénierie des données dans un environnement cloud.
Il s'agit du premier cours de la série "Data Engineering on Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.
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Les lacs de données et les entrepôts de données sont les deux principaux composants des pipelines de données. Ce cours présente des cas d'utilisation de chaque type de stockage, ainsi que les détails techniques des solutions de lacs et d'entrepôts de données disponibles sur Google Cloud. Il décrit également le rôle des ingénieurs de données et les avantages d'un pipeline de données réussi sur les opérations commerciales, avant d'expliquer pourquoi il est important de procéder à l'ingénierie des données dans un environnement cloud.
Il s'agit du premier cours de la série "Data Engineering on Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.
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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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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
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La mise en réseau est l’un des principaux thèmes du cloud computing : c’est la structure sous-jacente de GCP et ce qui permet la connexion entre vos ressources et services. Cette quête de niveau intermédiaire traite des services de réseau essentiels à GCP et vous familiarisera avec des outils spécialisés permettant de développer des réseaux matures. De la découverte des tenants et aboutissants des VPC à la création d'équilibreurs de charge professionnels, la mise en réseau dans Google Cloud vous apportera l'expérience pratique nécessaire pour développer des réseaux robustes.
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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This third course covers cloud automation and management tools and building secure networks.
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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud…
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Il n’a échappé à personne que le machine learning est une technologie qui enregistre des records de croissance, et Google Cloud a joué un rôle déterminant dans son développement. Doté d’une multitude d’API, Google Cloud dispose d’un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Dans cette quête avancée, vous vous familiarisez avec les API de machine learning grâce à des ateliers portant sur la détection d’étiquettes, de visages et de points de repère sur des images grâce à l’API Cloud Vision. Terminez cette quête et réussissez l’atelier challenge de fin pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif. L’atelier challenge ne vous donne pas d’étapes à suivre. Vous devez créer des solutions à partir d’un minimum d’indications et vos compétences dans les technologies Google Cloud seront mises à l’épreuve. À la fin de cette quête, réussissez l’atelier challenge de la quête Integrate with Machine Learning APIs pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.
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Le cœur de Contact Center AI est son cœur de conversation, et ses interactions humaines redéfinissent les possibilités de conversations basées sur l'IA. Dans cette mission, vous apprendrez à créer un agent virtuel, à concevoir des flux de conversation votre agent virtuel et ajoutez une passerelle téléphonique à un agent virtuel. Terminez cette quête, y compris le Labo du défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Le laboratoire de défi ne fournit pas d'étapes normatives, il nécessite la création de solutions avec un minimum de conseils et testera vos compétences en technologie Google Cloud.
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In this quest, you will learn about Google Cloud’s IoT Core service and its integration with other services like GCS, Dataprep, Stackdriver and Firestore. The labs in this quest use simulator code to mimic IOT devices and the learning here should empower you to implement the same streaming pipeline with real world IoT devices.
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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. 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 quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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Cette quête fondamentale est unique parmi les autres offres Qwiklabs. Les ateliers ont été conçus pour former les professionnels de l'informatique aux thèmes et aux services figurant dans la certification Google Cloud.
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Cette quête Qwiklabs de niveau avancé est unique en son genre. Elle se compose d''ateliers pratiques qui permettent aux professionnels de l''informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification "Google Cloud Certified – Professional Data Engineer" . De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l''épreuve vos connaissances sur l''ingénierie des données GCP. Même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L''examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d''avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l''expérience en matière d''ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l''aide d''autres ressources. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Le laboratoire de défi ne fournit pas d'étapes normatives, mais nécessite la cré…
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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes récurrents de l'informatique, mais ces domaines sont spécialisés, et il est ardu de dénicher du matériel de référence. Heureusement, GCP fournit des services conviviaux dans ces domaines, et Qwiklabs vous y forme dans cette quête introductive. Ainsi, vous pourrez faire vos premiers pas avec des outils tels que BigQuery, l'API Cloud Speech et Cloud ML Engine. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de chaque atelier.
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This advanced-level Quest builds on its predecessor Quest, and offers hands-on practice on the more advanced data integration features available in Cloud Data Fusion, while sharing best practices to build more robust, reusable, dynamic pipelines. Learners get to try out the data lineage feature as well to derive interesting insights into their data’s history.
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Complete the introductory Implement Load Balancing on Compute Engine skill badge to demonstrate skills in the following: writing gcloud commands and using Cloud Shell, creating and deploying virtual machines in Compute Engine, and configuring network and HTTP load balancers. 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 skill badge that you can share with your network.
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This quest offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.
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Vous voulez vous familiariser avec le machine learning et créer des modèles en quelques minutes grâce à SQL, pour ne plus y consacrer des heures ? BigQuery Machine Learning est une nouvelle fonctionnalité de BigQuery qui permet aux analystes de données de créer et d'entraîner des modèles de machine learning en vue de faire des prédictions, le tout avec un minimum de codage. Dans cette série d'ateliers, vous allez essayer différents types de modèles et apprendre ce qui caractérise un bon modèle.
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Il s'agit de la deuxième quête des ateliers dérivés des exercices du livre Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publié par O'Reilly Media, Inc. Dans cette seconde quête, qui couvre du chapitre neuf à la fin du livre, vous développez les compétences acquises lors de la première quête et exécutez des tâches de machine learning de A à Z avec des outils de pointe et des ensembles de données réels, le tout à l'aide des outils et services de Google Cloud Platform.
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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
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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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Vous souhaitez faire évoluer vos efforts d'analyse de données sans gérer le matériel de la base de données? Découvrez les meilleures pratiques pour interroger et obtenir des informations de votre entrepôt de données avec cette série interactive de laboratoires BigQuery. BigQuery est entièrement géré par Google, NoOps, base de données d'analyse à faible coût. Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets et des téraoctets de données sans avoir aucune infrastructure pour gérer ou avoir besoin d'un administrateur de base de données. BigQuery utilise SQL et peut tirer parti du modèle de paiement à l'utilisation. BigQuery permet vous concentrer sur l'analyse des données pour trouver des informations significatives. Terminez cette quête, y compris le challenge lab à la fin, pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.
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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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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.
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Welcome to Cloud Hero, Gamers! Click "Join this Game". To modify your player name or avatar, go to your My Account page at https://google.qwiklabs.com. Points are earned by completing the steps in the lab.... and bonus points are earned for speed! Be sure to complete each lab by selecting the END option to get the maximum points. Please respect the GCP resource quotas that have been allocated. Otherwise, you'll waste your Game time and gain fewer points.
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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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Kubernetes est le système d'orchestration de conteneurs le plus populaire, et Google Kubernetes Engine a été conçu spécifiquement pour être compatible avec les déploiements gérés de Kubernetes dans Google Cloud. Dans cette quête avancée, vous apprendrez à configurer et à manipuler les images et les conteneurs Docker, ainsi qu'à déployer des applications Kubernetes Engine opérationnelles. Cette quête vous fournira les compétences pratiques nécessaires pour intégrer l'orchestration de conteneurs à votre propre flux de travail.
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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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Organizations around the world rely on Apache Kafka to integrate existing systems in real time and build a new class of event streaming applications that unlock new business opportunities. Google and Confluent are in a partnership to deliver the best event streaming service based on Apache Kafka and to build event driven applications and big data pipelines on Google Cloud Platform. In this game, you will first learn how to deploy and create a streaming data pipeline with Apache Kafka. You will then perform hand-on labs on the different functionalities of the Confluent Platform including deploying and running Apache Kafka on GKE and developing a Streaming Microservices Application.
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Welcome Gamers! Have fun in today's game with Big Query concepts and Data Warehousing. Learn how to create new tables, pipelines and ingest dataets using Big Query. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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Cloud Hero is played around the world, in person and online. Today, you have the opportunity to become your a cloud hero! This game is all about how GCP helps you get the most out of your data. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes récurrents de l'informatique, mais ces domaines sont spécialisés, et il est ardu de dénicher du matériel de référence. Heureusement, GCP fournit des services conviviaux dans ces domaines, et Qwiklabs vous y forme dans cette quête introductive. Ainsi, vous pourrez faire vos premiers pas avec des outils tels que BigQuery, l'API Cloud Speech et Cloud ML Engine. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de chaque atelier.
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Si vous êtes un développeur cloud débutant et que vous souhaitez vous faire la main au-delà de "Getting Started - Create and Manage Cloud Resources", cette quête est faite pour vous. Elle 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 Stackdriver et Cloud Functions. En participant à cette quête, vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de chaque atelier.
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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 Big Query, Dataproc 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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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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L'une des technologies de base de l'IA, que l'on retrouve des voitures autonomes à la reconnaissance faciale, repose sur l'utilisation de la puissance de calcul à grande échelle pour reconnaître des schémas et "lire" des images. La plate-forme Google Cloud offre une vitesse et une précision haut de gamme grâce à des systèmes qui peuvent être utilisés via de simples appels d'API. Doté d'une multitude d'API, GCP dispose d'un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Cette quête de présentation vous permet de vous familiariser avec le machine learning appliqué au traitement des images. Au fil des ateliers, vous apprendrez à attribuer une étiquette aux images, à détecter les visages et les points de repère, ainsi qu'à extraire, analyser et traduire le texte dans les images.
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Il n'a échappé à personne que le machine learning est une technologie très dynamique, et Google Cloud Platform a joué un rôle déterminant dans son développement. Doté d'une multitude d'API.
Data Catalog Fundamentals
Earned août 11, 2022 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads - Français
Earned avr. 22, 2022 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations - Français
Earned avr. 11, 2022 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Français
Earned fév. 28, 2022 EST
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Français
Earned déc. 30, 2021 EST
BigQuery for Data Warehousing
Earned août 21, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned août 12, 2021 EDT
Build and Secure Networks in Google Cloud
Earned août 7, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud
Earned août 7, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Earned juil. 31, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Français
Earned juil. 20, 2021 EDT
Integrate with Machine Learning APIs
Earned juil. 11, 2021 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI
Earned juin 26, 2021 EDT
DEPRECATED IoT in the Google Cloud
Earned juin 16, 2021 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned juin 14, 2021 EDT
Cloud Engineering
Earned juin 9, 2021 EDT
Engineer Data in Google Cloud
Earned juin 8, 2021 EDT
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned juin 7, 2021 EDT
![Badge pour [DEPRECATED] Building Advanced Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion](https://cdn.qwiklabs.com/TllGMNYfLB0m5ViqTXDtw38UVQ38DyKKVPlrBbrUwY8%3D)
[DEPRECATED] Building Advanced Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned juin 2, 2021 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned mai 29, 2021 EDT
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned mai 26, 2021 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned mai 7, 2021 EDT
Data Science sur la plateforme Google Cloud: Apprentissage automatique
Earned mai 6, 2021 EDT
Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned avr. 22, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned avr. 19, 2021 EDT
Insights from Data with BigQuery
Earned avr. 19, 2021 EDT
![Badge pour [DEPRECATED] Data Engineering](https://cdn.qwiklabs.com/%2BCsWnL49dO1EiQScypoKfAJdI8oWEgDWqu5PBt%2FWepc%3D)
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned avr. 5, 2021 EDT
Cloud SQL
Earned mars 30, 2021 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions
Earned mars 10, 2021 EST
GKE & Anthos
Earned fév. 19, 2021 EST
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
Earned fév. 19, 2021 EST
Kubernetes in Google Cloud
Earned fév. 17, 2021 EST
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned jan. 5, 2021 EST
Confluent on Google Cloud
Earned nov. 5, 2020 EST
BigQuery for Data Warehousing I
Earned oct. 30, 2020 EDT
Cloud Hero: Data & ML
Earned oct. 27, 2020 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned oct. 14, 2020 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned août 31, 2020 EDT
Scientific Data Processing
Earned juil. 11, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned juil. 1, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned juin 24, 2020 EDT
API d'apprentissage automatique
Earned juin 16, 2020 EDT