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Carlos Andres Moreno Velez

Date d'abonnement : 2020

Ligue d'Argent

2400 points
Badge pour Application Development - Python Application Development - Python Earned oct. 5, 2020 EDT
Badge pour BigQuery for Machine Learning BigQuery for Machine Learning Earned août 19, 2020 EDT
Badge pour Cloud SQL Cloud SQL Earned août 7, 2020 EDT
Badge pour Baseline: Deploy & Develop Baseline: Deploy & Develop Earned juil. 20, 2020 EDT
Badge pour BigQuery for Marketing Analysts BigQuery for Marketing Analysts Earned juil. 10, 2020 EDT
Badge pour BigQuery Basics for Data Analysts BigQuery Basics for Data Analysts Earned juil. 6, 2020 EDT
Badge pour BigQuery for Data Warehousing BigQuery for Data Warehousing Earned juil. 6, 2020 EDT
Badge pour Baseline: Data, ML, AI Baseline: Data, ML, AI Earned juil. 1, 2020 EDT
Badge pour DEPRECATED BigQuery for Data Analysis DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned juin 24, 2020 EDT
Badge pour Google Cloud Essentials Google Cloud Essentials Earned mai 27, 2020 EDT

In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.

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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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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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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

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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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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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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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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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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

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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.

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