Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud
Earned avr. 3, 2022 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned nov. 14, 2021 EST
Google Cloud Essentials
Earned nov. 14, 2021 EST
BigQuery for Machine Learning
Earned nov. 9, 2021 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned nov. 8, 2021 EST
BigQuery for Data Warehousing
Earned nov. 8, 2021 EST
Scientific Data Processing
Earned nov. 6, 2021 EDT
Cloud SQL
Earned nov. 6, 2021 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned nov. 5, 2021 EDT
Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned nov. 5, 2021 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned nov. 5, 2021 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts
Earned nov. 5, 2021 EDT
Intro to ML: Language Processing
Earned nov. 4, 2021 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned nov. 3, 2021 EDT
API d'apprentissage automatique
Earned nov. 2, 2021 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned nov. 2, 2021 EDT
Insights from Data with BigQuery
Earned oct. 29, 2021 EDT
Complete the intermediate Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: Infrastructure as Code (IaC) principles using Terraform, provisioning and managing Google Cloud resources with Terraform configurations, effective state management (local and remote), and modularizing Terraform code for reusability and organization. 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 course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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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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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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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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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own 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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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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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 series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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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 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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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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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, 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 sur des applications de traitement du langage. Au fil des ateliers, vous apprendrez à extraire des entités d'un texte, à analyser les sentiments et la syntaxe, et à utiliser l'API de reconnaissance vocale pour la transcription.
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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.
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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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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.
Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud
Earned avr. 3, 2022 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned nov. 14, 2021 EST
Google Cloud Essentials
Earned nov. 14, 2021 EST
BigQuery for Machine Learning
Earned nov. 9, 2021 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned nov. 8, 2021 EST
BigQuery for Data Warehousing
Earned nov. 8, 2021 EST
Scientific Data Processing
Earned nov. 6, 2021 EDT
Cloud SQL
Earned nov. 6, 2021 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned nov. 5, 2021 EDT
Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned nov. 5, 2021 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned nov. 5, 2021 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts
Earned nov. 5, 2021 EDT
Intro to ML: Language Processing
Earned nov. 4, 2021 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned nov. 3, 2021 EDT
API d'apprentissage automatique
Earned nov. 2, 2021 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned nov. 2, 2021 EDT
Insights from Data with BigQuery
Earned oct. 29, 2021 EDT