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Chi-Fan Lo

Date d'abonnement : 2021

Ligue d'Argent

8400 points
Badge pour Insights from Data with BigQuery Insights from Data with BigQuery Earned juin 10, 2021 EDT
Badge pour Serverless Firebase Development Serverless Firebase Development Earned juin 9, 2021 EDT
Badge pour Build a Website on Google Cloud Build a Website on Google Cloud Earned juin 9, 2021 EDT
Badge pour Deploy to Kubernetes in Google Cloud Deploy to Kubernetes in Google Cloud Earned juin 9, 2021 EDT
Badge pour Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud Earned juin 7, 2021 EDT
Badge pour Implement Load Balancing on Compute Engine Implement Load Balancing on Compute Engine Earned juin 7, 2021 EDT
Badge pour Integrate with Machine Learning APIs Integrate with Machine Learning APIs Earned juin 7, 2021 EDT
Badge pour API d'apprentissage automatique API d'apprentissage automatique Earned juin 7, 2021 EDT
Badge pour BigQuery for Machine Learning BigQuery for Machine Learning Earned juin 6, 2021 EDT
Badge pour Google Cloud Run Serverless Workshop Google Cloud Run Serverless Workshop Earned juin 6, 2021 EDT
Badge pour Serverless Cloud Run Development Serverless Cloud Run Development Earned juin 6, 2021 EDT
Badge pour Anthos Service Mesh Anthos Service Mesh Earned juin 6, 2021 EDT
Badge pour BigQuery for Machine Learning BigQuery for Machine Learning Earned juin 6, 2021 EDT
Badge pour Google Cloud Essentials Google Cloud Essentials Earned juin 6, 2021 EDT

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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Firebase est une plate-forme Backend-as-Service (Bass) permettant de créer des applications mobiles et Web. Dans cette quête, vous allez apprendre à créer des applications Web sans serveur, à importer des données dans une base de données sans serveur, et à créer une application Assistant Google et ses intégrations Google Cloud. Terminez cette quête, y compris l'atelier challenge à la fin, pour recevoir un badge de compétence 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.

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Earn a skill badge by completing the Build a Website on Google Cloud skill badge quest. This quest is based on the series Get Cooking in Cloud, where you will learn how to: Deploy a website on Cloud Run, Host a web app on Compute Engine, Create, deploy, and scale your website on Google Kubernetes Engine, Migrate from a monolithic application to a microservices architecture. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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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. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud.

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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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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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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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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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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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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. 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 this quest to receive an exclusive Google…

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Il y a 12 ans, Lily a créé une chaîne de cliniques vétérinaires appelée Pet Theory, qui a connu une croissance rapide. Aujourd'hui, la chaîne rencontre des difficultés croissantes, son système de prise de rendez-vous n'est plus en mesure de gérer l'augmentation de la charge de travail, les clients ne reçoivent pas les résultats d'analyse via e-mail et SMS de manière fiable, et les vétérinaires passent plus de temps avec les compagnies d'assurance qu'avec leurs patients. Lily souhaite concevoir un système cloud plus évolutif, qui nécessite peu de maintenance. L'équipe a décidé d'opter pour une technologie sans serveur. Chaque atelier de la quête Google Cloud Run Serverless vous proposera un scénario commercial fictif et vous invitera à aider les personnages à mettre en place une solution sans serveur. Terminez cette quête, y compris l'atelier challenge à la fin, pour recevoir un badge de compétence numérique Google Cloud exclusif. L'atelier challenge ne vous donne pas d'étapes à suivre.…

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This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on Google Cloud. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.

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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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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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