IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned avr. 28, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned avr. 26, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned avr. 25, 2025 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned mars 25, 2025 EDT
Premiers pas avec Dataplex
Earned fév. 24, 2025 EST
Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage
Earned fév. 24, 2025 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned fév. 14, 2025 EST
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned jan. 9, 2025 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : opérations
Earned oct. 25, 2024 EDT
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned oct. 24, 2024 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned juin 5, 2024 EDT
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned juin 2, 2024 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned juin 2, 2024 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned mai 31, 2024 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned mai 30, 2024 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned mai 29, 2024 EDT
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey
Earned mai 26, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud
Earned mai 25, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned mai 7, 2024 EDT
Gemini pour les architectes cloud
Earned mai 5, 2024 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer
Earned mars 21, 2024 EDT
Inside Track: Looker Multistage Development Framework
Earned mars 20, 2024 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud Architect
Earned mars 20, 2024 EDT
Secure BigLake Data
Earned mars 16, 2024 EDT
Tag and Discover BigLake Data
Earned mars 14, 2024 EDT
Gemini pour les architectes cloud
Earned déc. 15, 2023 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned nov. 16, 2023 EST
Enterprise Search on Generative AI App Builder
Earned sept. 2, 2023 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned août 31, 2023 EDT
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned août 31, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Migrate Workflows
Earned août 19, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned juil. 21, 2023 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned juil. 16, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned juil. 13, 2023 EDT
Concevoir des systèmes d'analyse de flux résilients sur Google Cloud
Earned juil. 13, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned juil. 9, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Composer
Earned juin 22, 2023 EDT
Design Foundations for Streaming with Google Cloud
Earned juin 19, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Intro to Data Lakes
Earned juin 15, 2023 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned juin 11, 2023 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned juin 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned juin 10, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 4, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 4, 2023 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned juin 2, 2023 EDT
Optimize Your Google Cloud Costs
Earned juin 2, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Data Warehouse Migration with BigQuery
Earned juin 1, 2023 EDT
BigQuery Migration Service
Earned mai 21, 2023 EDT
Teradata to BigQuery
Earned mai 20, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned mai 19, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned mai 18, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned mai 18, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned mai 17, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned mai 16, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned mai 16, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned mai 15, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned mai 15, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mai 14, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned mai 14, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 14, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 14, 2023 EDT
VM Migration for Partners
Earned avr. 22, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned avr. 17, 2023 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned avr. 15, 2023 EDT
BigQuery pour le machine learning
Earned avr. 15, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned avr. 15, 2023 EDT
Bases : Données, ML, IA
Earned avr. 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker
Earned avr. 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Migrate Data to BigQuery
Earned avr. 5, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines
Earned avr. 4, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc
Earned avr. 4, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned mars 31, 2023 EDT
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned mars 30, 2023 EDT
Inside Track: Install, Deploy and Configure Actifio GO Solutions
Earned mars 30, 2023 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned mars 29, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mars 29, 2023 EDT
Deploying and Managing Google Cloud VMware Engine
Earned mars 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned mars 10, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: BigQuery Extended Capabilities
Earned mars 7, 2023 EST
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned mars 1, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned fév. 26, 2023 EST
Inside Track: Certificate Authority Service
Earned fév. 18, 2023 EST
Inside Track: SQL Server - Advanced
Earned fév. 18, 2023 EST
Inside Track: Cloud Network Operations: Network Monitoring and Troubleshooting
Earned fév. 17, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery
Earned fév. 17, 2023 EST
Inside Track: DORA
Earned fév. 17, 2023 EST
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned fév. 16, 2023 EST
Inside Track: Dataflow Advanced
Earned fév. 15, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow
Earned fév. 15, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Streaming Analytics
Earned fév. 15, 2023 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned fév. 13, 2023 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned sept. 7, 2020 EDT
Principes de bases du DevOps
Earned déc. 8, 2019 EST
Ingénierie cloud
Earned juin 17, 2019 EDT
Kubernetes dans Google Cloud
Earned fév. 28, 2019 EST
Référence : infrastructure
Earned fév. 18, 2019 EST
Gérer une infrastructure cloud avec Terraform
Earned fév. 18, 2019 EST
DEPRECATED Cloud Engineering
Earned fév. 11, 2019 EST
Google Cloud Essentials
Earned jan. 22, 2019 EST
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned jan. 8, 2019 EST
Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à utiliser les produits et services Google pour développer, tester et gérer des applications. Avec l'assistance de Gemini, vous apprendrez à développer une application Web, à corriger les erreurs de l'application, à créer des tests et à interroger des données. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le cycle de vie du développement logiciel (SDLC, software development lifecycle).
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Le cours "Agents d'IA générative : transformer l'entreprise" est le cinquième et dernier du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours 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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Le cours "IA générative : se familiariser avec le domaine" est le troisième du parcours de formation "Leader en IA générative". 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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Le cours "IA générative : découvrir les concepts fondamentaux" est le deuxième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative. Vous comprendrez également comment l'IA générative permet de relever les défis métier à l'aide des 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 "Leader en IA générative" et n'a aucun prérequis. Ce cours vise à approfondir votre compréhension de base des chatbots afin de révéler le véritable potentiel de l'IA générative pour votre entreprise. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter toute 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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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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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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Obtenez un badge de compétence en effectuant la quête Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage, dans laquelle vous utiliserez Cloud Storage, IAM et Dataplex ensemble pour créer un lac de données sécurisé sur Google Cloud.
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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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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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Dans le dernier volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons présenter les composants du modèle opérationnel de Dataflow. Nous examinerons les outils et techniques permettant de résoudre les problèmes et d'optimiser les performances des pipelines. Nous passerons ensuite en revue les bonnes pratiques en matière de test, de déploiement et de fiabilité pour les pipelines Dataflow. Nous terminerons par une présentation des modèles, qui permettent de faire évoluer facilement les pipelines Dataflow pour les adapter aux organisations comptant des centaines d'utilisateurs. Ces leçons vous aideront à vous assurer que votre plate-forme de données est stable et résiliente face aux imprévus.
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Dans ce cours, vous allez explorer l'ingénierie de données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et la façon dont ces éléments se retrouvent dans les offres Google Cloud. Vous apprendrez également à relever les défis liés à l'ingénierie de données.
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Les organisations de toutes tailles exploitent le potentiel et la flexibilité du cloud afin de transformer leurs opérations. Toutefois, la gestion et le scaling des ressources cloud peuvent s'avérer complexes.
"Scaling avec la suite Google Cloud Operations" présente les concepts fondamentaux des opérations modernes, de la fiabilité et de la résilience dans le cloud, ainsi que la manière dont Google Cloud peut vous aider à atteindre ces objectifs.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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Les organisations qui migrent des données et des applications vers le cloud font face à de nouveaux défis en termes de sécurité. Le cours "Confiance et sécurité avec Google Cloud" présente les principes de base de la sécurité dans le cloud, les avantages de l'approche multicouche de Google Cloud concernant la sécurité de l'infrastructure, et la manière dont Google gagne et conserve la confiance des clients vis-à-vis du cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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De nombreuses entreprises traditionnelles utilisent d'anciens systèmes et d'anciennes applications qui ne peuvent plus satisfaire les attentes des clients d'aujourd'hui. Les chefs d'entreprise doivent régulièrement choisir entre deux options : entretenir leurs systèmes informatiques vieillissants ou investir dans de nouveaux produits et services. Le cours "Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud" aborde ces problématiques et propose des solutions pour les résoudre à l'aide de la technologie cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) représentent une évolution importante de l'informatique et transforment rapidement un grand nombre de secteurs. Le cours "Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud" explore comment les organisations peuvent utiliser l'IA et le ML pour repenser leurs processus métier.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud est une grande source de valeur pour les entreprises. En combinant le potentiel de cette technologie avec celui des données, il est possible de créer encore plus de valeur et d'offrir de nouvelles expériences client. "Explorer la transformation des données avec Google Cloud" vous fait découvrir la valeur que les données peuvent apporter à une entreprise et les façons dont Google Cloud peut les rendre utiles et accessibles. Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il a pour but d'aider les participants à évoluer dans leur poste et à façonner l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud et la transformation numérique suscitent beaucoup d'enthousiasme, mais elles génèrent aussi souvent beaucoup de questions laissées sans réponse.
Par exemple : Qu'est-ce que la technologie cloud ? Qu'entend-on par transformation numérique ? Que peut vous apporter la technologie cloud ? Et par où commencer ?
Si vous vous êtes déjà posé une de ces questions, vous êtes au bon endroit. Ce cours offre un aperçu des opportunités et des défis que les entreprises peuvent rencontrer lors de leur transformation numérique. Si vous souhaitez découvrir les technologies cloud afin de pouvoir exceller dans votre rôle et contribuer à bâtir l'avenir de votre entreprise, ce cours d'introduction sur la transformation numérique est pour vous. Il fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader.
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This course helps learners create a study plan for the PCA (Professional Cloud Architect) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
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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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE.
Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.
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Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud DevOps Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.
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The goals at the end of this course are to be able to articulate to customers when and why they should use Looker’s multistage development framework and to share high-level ways to promote LookML code and content across multiple Looker instances.
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Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud Architect Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.
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Earn a skill badge by completing the Secure BigLake Data quest, where you use IAM, BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create and secure BigLake tables. 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 a skill badge by completing the Tag and Discover BigLake Data quest, where you use BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create, tag, and discover BigLake tables. 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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE.
Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.
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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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Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
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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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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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Welcome to Migrate Workflows, where we discuss how to migrate Spark and Hadoop tasks and workflows to Google Cloud.
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Intégrer le machine learning à des pipelines de données renforce la capacité à dégager des insights des données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Vertex AI.
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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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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML. 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 le cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge numérique que vous pourrez partager avec votre réseau.
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Le traitement de flux de données est une pratique de plus en plus courante, car elle permet aux entreprises d'obtenir des métriques sur leurs activités commerciales en temps réel. Ce cours explique comment créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud et présente Pub/Sub, une solution qui permet de gérer des données de flux entrants. Par ailleurs, vous verrez comment appliquer des agrégations et des transformations à des flux de données à l'aide de Dataflow, mais aussi comment stocker des enregistrements traités dans BigQuery ou Bigtable pour qu'ils puissent être analysés. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de flux de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
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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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Welcome to Cloud Composer, where we discuss how to orchestrate data lake workflows with Cloud Composer.
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This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.
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Welcome to Intro to Data Lakes, where we discuss how to create a scalable and secure data lake on Google Cloud that allows enterprises to ingest, store, process, and analyze any type or volume of full fidelity data.
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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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Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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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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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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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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Cette quête est la deuxième d'une série en deux parties consacrée aux principes de base de la gestion des coûts et de la facturation GCP. Elle convient plus particulièrement aux personnes qui travaillent dans des services technologiques ou financiers, et qui sont chargées d'optimiser l'infrastructure cloud de leur organisation. Dans cette quête, vous allez découvrir plusieurs façons de maîtriser et d'optimiser les coûts GCP, y compris en établissant des budgets et des alertes, en gérant les limites de quota et en bénéficiant de remises sur engagement d'utilisation. Dans les ateliers pratiques, vous utiliserez divers outils pour maîtriser et optimiser vos coûts GCP, ou pour inciter vos équipes technologiques à suivre les bonnes pratiques dans ce domaine.
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In this course, you will receive technical training for Enterprise Data Warehouses solutions using BigQuery based on the best practices developed internally by Google’s technical sales and services organizations. The course will also provide guidance and training on key technical challenges that can arise when migrating existing Enterprise Data Warehouses and ETL pipelines to Google Cloud. You will get hands-on experience with real migration tasks, such as data migration, schema optimization, and SQL Query conversion and optimization. The course will also cover key aspects of ETL pipeline migration to Dataproc as well as using Pub/Sub, Dataflow, and Cloud Data Fusion, giving you hands-on experience using all of these tools for Data Warehouse ETL pipelines.
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In this course, you explore the four components that make up the BigQuery Migration Service. They are Migration Assessment, SQL Translation, Data Transfer Service, and Data Validation. You will use each of these tools to perform a migration using to BigQuery.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of Migration from Teradata to BigQuery using the Data Transfer Service and the Teradata TPT Export Utility. Sample Data will be used during both methods. Learners will complete a challenge lab that focuses on the process of transferring both schema, data and SQL from a Teradata data warehouse to BigQuery.
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Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer un modèle de sous-titrage d'images à l'aide du deep learning. Vous découvrirez les différents composants de ce type de modèle, comme l'encodeur et le décodeur, et comment l'entraîner et l'évaluer. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer vos propres modèles de sous-titrage d'images et de les utiliser pour générer des sous-titres pour des images.
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Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Vertex AI" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Vous apprendrez à utiliser les modèles de la famille d'API PaLM Vertex AI comme text-bison, chat-bison, et textembedding-gecko. Vous découvrirez également comment rédiger des prompts, quelles bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser l'IA générative pour l'idéation, la classification et l'extraction de texte, la création de synthèses, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide de l'entraînement personnalisé Vertex AI et à le déployer sur un point de terminaison Vertex AI.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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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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Quelles sont les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud ? En quoi consiste la plate-forme Vertex AI et comment pouvez-vous l'utiliser pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de machine learning AutoML sans écrire une seule ligne de code ? Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ?
Google aborde le machine learning d'une façon particulière, qui consiste à fournir une plate-forme unifiée pour les ensembles de données gérés, ainsi qu'un magasin de caractéristiques et un moyen de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Il s'agit également de permettre aux utilisateurs d'étiqueter les données et de créer des notebooks Workbench à l'aide de frameworks tels que TensorFlow, Scikit Learn, Pytorch et R. Avec notre plate-forme Vertex AI, il est également possible d'entraîner des modèles personnalisés, de créer des pipelines de composants, …
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Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
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Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
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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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This course provides comprehensive skills on VM migration, from the initial assessment through the final implementation through presentations, demonstrations, and whiteboard session.
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Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Dataproc, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence. 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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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 propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Avec ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement du langage. Au cours de divers ateliers, vous allez extraire des entités à partir de texte, effectuer une analyse des sentiments et de la syntaxe, ainsi que transcrire du contenu audio avec l'API Speech-to-Text.
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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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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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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes en vogue dans le domaine de l'informatique. Ce sont toutefois des disciplines pointues, pour lesquelles il n'est pas toujours simple de trouver des documents de référence. Heureusement, Google Cloud propose des services conviviaux dédiés, ainsi que ce cours d'introduction, pour vous aider à faire vos premiers pas avec des outils comme BigQuery, l'API Cloud Speech et Video Intelligence.
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This course explores how to leverage Looker to create data experiences and gain insights with modern business intelligence (BI) and reporting.
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This course identifies best practices for migrating data warehouses to BigQuery and the key skills required to perform successful migration.
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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Cloud Data Fusion.
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This course explores the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataproc.
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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.
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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 "Ingénierie des données sur Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud".
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Actifio GO for Google Cloud is a SaaS offering which enables powerful enterprise class backup and recovery for Google Cloud resident and on-premises workloads. Actifio now supports backup, disaster recovery and rapid database cloning of Oracle on Bare Metal Solution on Google Cloud besides other enterprise workloads including SAP HANA, SQL Server, and others. This course provides a deep dive into at the preparation and deployment of the Actifio GO solution and its constituent components. Each module contains demos and explanations of each component. The Actifio GO training was originally designed for and only made available to Google Teams, however we’ve recognized how beneficial it would be for our Partners and are now offering our Partners exclusive access to the Actifio training and products, so they can benefit from the demos and best practices and bring them to their Google Cloud Customers.
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Les pipelines de données s'inscrivent généralement dans l'un des paradigmes EL (extraction et chargement), ELT (extraction, chargement et transformation) ou ETL (extraction, transformation et chargement). Ce cours indique quel paradigme utiliser pour le traitement de données par lot en fonction du contexte. Il présente également plusieurs technologies Google Cloud de transformation des données, y compris BigQuery, l'exécution de Spark sur Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
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This course enables partners to help customers extend their on-premises VMware environments to Google Cloud using Google Cloud VMware Engine. Partners will learn how to architect Google Cloud VMware Engine migration solutions that allow customers to move virtual machines to the cloud with minimal risk. The course also instructs partners on how to solve real-world VMware integration and migration problems.
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Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.
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This course explores the Geographic Information Systems (GIS), GIS Visualization, and machine learning enhancements to BigQuery.
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Ce cours a pour objectif d'aider les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification Professional Data Engineer. Les participants découvriront l'étendue et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen, puis évalueront leur niveau de préparation à l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
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Certificate Authority Service is a highly-available, scalable Google Cloud service. This course covers how Certificate Authority Service enables IT and security teams to simplify and automate the deployment, management, and security of private certificate authorities (CA) while staying in control of their private keys.
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This course further explores SQL Server on Google Cloud.
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This course provides an overview of Network Monitoring and Troubleshooting on Google Cloud.
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Welcome to Optimize in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on optimization.
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DORA (DevOps Research & Assessment) is a research program, an assessment tool, a report publisher, and more. Together, these products create a compelling customer story that defines the industry standard for successful DevOps and technology transformation, and provides personalized steps to accelerate the customer journey. DORA enables Googlers and Partners to bring DevOps research and practices to Google Cloud Customers. This course provides an introduction to DORA and a guide on how to successfully complete a DORA assessment for your customer. Engaging customers in DORA assessment provides invaluable insights into the customer’s organization, and helps you better support your customer. The DORA training was originally designed for and only made available to Google Teams, however we’ve recognized how beneficial it would be for our Partners and are now offering our Partners exclusive access to the DORA training and products, so they can benefit from DORA’s research and practices …
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Terminez le cours d'introduction Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de commandes gcloud et l'utilisation de Cloud Shell, la création et le déploiement de machines virtuelles dans Compute Engine, ainsi que la configuration d'équilibreurs de charge réseau et HTTP. 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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This course provided technical training in Google Cloud Dataflow, the foundational pillar of Google Cloud's streaming analytics solution. This training is intended for Google Cloud technical experts that are looking to further their understanding of Dataflow to advance sales-related technical evaluations, customer implementations, technical support, and data processing applications. This course explores topics related to Dataflow, including: Apache Beam SDK Google Cloud Dataflow Runner Autoscaling Logic Sources / Sinks Schemas / Dataflow SQL Dynamic Work RebalancingMonitoring, Troubleshooting, and Optimization Testing and CI/CD
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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataflow.
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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Dataflow and BigQuery.
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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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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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Surpassez vos concurrents grâce au DevOps. Le DevOps est un mouvement organisationnel et culturel visant à accélérer la livraison de logiciels, à améliorer la fiabilité des services et à permettre aux acteurs du développement logiciel d'être copropriétaires de leur travail. Dans ce cours, vous allez apprendre à utiliser Google Cloud pour optimiser les délais, la stabilité, la disponibilité et la sécurité de vos livraisons de logiciels. Le programme DevOps Research and Assessment a rejoint Google Cloud. Comment votre équipe se positionne-t-elle ? Répondez à ce quiz à choix multiples de cinq questions pour le découvrir !
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Ce cours d'introduction est unique en son genre parmi les autres offres de cours. Il se compose d'ateliers pratiques conçus pour permettre aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer. De l'IAM à la gestion de réseaux en passant par le déploiement avec Kubernetes Engine, vous allez suivre dans ce cours des ateliers spécifiques qui mettront à l'épreuve vos connaissances sur Google Cloud. Attention : même si ces ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, nous vous recommandons de consulter en supplément le guide de l'examen et les autres ressources de préparation disponibles.
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Kubernetes est le système d'orchestration de conteneurs le plus populaire, et Google Kubernetes Engine a été conçu spécifiquement pour les déploiements gérés de Kubernetes dans Google Cloud. Dans ce cours de niveau avancé, vous allez suivre des ateliers pratiques pour apprendre à configurer les images et les conteneurs Docker, ainsi qu'à déployer des applications Kubernetes Engine opérationnelles. Vous allez également acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'orchestration de conteneurs à votre propre workflow. Vous cherchez un atelier challenge pratique pour démontrer vos compétences et valider vos connaissances ? Suivez cet atelier challenge complémentaire après avoir terminé ce cours et le cours Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.
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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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Dans ce cours, les utilisateurs expérimentés de Google Cloud apprendront à décrire et lancer des ressources cloud avec Terraform. Il s'agit d'un outil Open Source qui codifie les API dans des fichiers de configuration déclaratifs pouvant être partagés par les membres d'une équipe, traités comme du code, modifiés, révisés et gérés par version. Dans ces ateliers pratiques, vous utiliserez des exemples de modèles et apprendrez à lancer une série de configurations, allant de serveurs simples à des applications avec équilibrage de charge complet.
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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 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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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.
Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned mai 6, 2025 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned mai 4, 2025 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned avr. 30, 2025 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned avr. 28, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned avr. 26, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned avr. 25, 2025 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned mars 25, 2025 EDT
Premiers pas avec Dataplex
Earned fév. 24, 2025 EST
Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage
Earned fév. 24, 2025 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned fév. 14, 2025 EST
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned jan. 9, 2025 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : opérations
Earned oct. 25, 2024 EDT
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned oct. 24, 2024 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned juin 5, 2024 EDT
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned juin 2, 2024 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned juin 2, 2024 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned mai 31, 2024 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned mai 30, 2024 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned mai 29, 2024 EDT
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey
Earned mai 26, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud
Earned mai 25, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned mai 7, 2024 EDT
Gemini pour les architectes cloud
Earned mai 5, 2024 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer
Earned mars 21, 2024 EDT
Inside Track: Looker Multistage Development Framework
Earned mars 20, 2024 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud Architect
Earned mars 20, 2024 EDT
Secure BigLake Data
Earned mars 16, 2024 EDT
Tag and Discover BigLake Data
Earned mars 14, 2024 EDT
Gemini pour les architectes cloud
Earned déc. 15, 2023 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned nov. 16, 2023 EST
Enterprise Search on Generative AI App Builder
Earned sept. 2, 2023 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned août 31, 2023 EDT
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned août 31, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Migrate Workflows
Earned août 19, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned juil. 21, 2023 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned juil. 16, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned juil. 13, 2023 EDT
Concevoir des systèmes d'analyse de flux résilients sur Google Cloud
Earned juil. 13, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned juil. 9, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Composer
Earned juin 22, 2023 EDT
Design Foundations for Streaming with Google Cloud
Earned juin 19, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Intro to Data Lakes
Earned juin 15, 2023 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned juin 11, 2023 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned juin 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned juin 10, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 4, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 4, 2023 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned juin 2, 2023 EDT
Optimize Your Google Cloud Costs
Earned juin 2, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Data Warehouse Migration with BigQuery
Earned juin 1, 2023 EDT
BigQuery Migration Service
Earned mai 21, 2023 EDT
Teradata to BigQuery
Earned mai 20, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned mai 19, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned mai 18, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned mai 18, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned mai 17, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned mai 16, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned mai 16, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned mai 15, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned mai 15, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mai 14, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned mai 14, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 14, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 14, 2023 EDT
VM Migration for Partners
Earned avr. 22, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned avr. 17, 2023 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned avr. 15, 2023 EDT
BigQuery pour le machine learning
Earned avr. 15, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned avr. 15, 2023 EDT
Bases : Données, ML, IA
Earned avr. 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker
Earned avr. 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Migrate Data to BigQuery
Earned avr. 5, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines
Earned avr. 4, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc
Earned avr. 4, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned mars 31, 2023 EDT
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned mars 30, 2023 EDT
Inside Track: Install, Deploy and Configure Actifio GO Solutions
Earned mars 30, 2023 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned mars 29, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mars 29, 2023 EDT
Deploying and Managing Google Cloud VMware Engine
Earned mars 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned mars 10, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: BigQuery Extended Capabilities
Earned mars 7, 2023 EST
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned mars 1, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned fév. 26, 2023 EST
Inside Track: Certificate Authority Service
Earned fév. 18, 2023 EST
Inside Track: SQL Server - Advanced
Earned fév. 18, 2023 EST
Inside Track: Cloud Network Operations: Network Monitoring and Troubleshooting
Earned fév. 17, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery
Earned fév. 17, 2023 EST
Inside Track: DORA
Earned fév. 17, 2023 EST
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned fév. 16, 2023 EST
Inside Track: Dataflow Advanced
Earned fév. 15, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow
Earned fév. 15, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Streaming Analytics
Earned fév. 15, 2023 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned fév. 13, 2023 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned sept. 7, 2020 EDT
Principes de bases du DevOps
Earned déc. 8, 2019 EST
Ingénierie cloud
Earned juin 17, 2019 EDT
Kubernetes dans Google Cloud
Earned fév. 28, 2019 EST
Référence : infrastructure
Earned fév. 18, 2019 EST
Gérer une infrastructure cloud avec Terraform
Earned fév. 18, 2019 EST
DEPRECATED Cloud Engineering
Earned fév. 11, 2019 EST
Google Cloud Essentials
Earned jan. 22, 2019 EST
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned jan. 8, 2019 EST