Understanding LookML in Looker
Earned avr. 8, 2022 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned avr. 7, 2022 EDT
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned avr. 6, 2022 EDT
Ce cours présente une approche pratique du workflow de ML avec une étude de cas dans laquelle une équipe est confrontée à plusieurs exigences métier et cas d'utilisation de ML. Cette équipe doit comprendre quels outils sont nécessaires pour gérer et gouverner les données, et trouver la meilleure approche pour les prétraiter.
On présente à cette équipe trois options de création de modèles de ML pour deux cas d'utilisation spécifiques. Ce cours explique pourquoi l'équipe tire parti des avantages d'AutoML, de BigQuery ML ou de l'entraînement personnalisé pour atteindre ses objectifs.
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In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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Cette collection d'ateliers pratiques démontre la puissance de l'intégration des services et des outils de Google Cloud aux applications Workspace. Vous pouvez par exemple créer un bot d'enquête avec Node.js, utiliser l'API Natural Language pour reconnaître les sentiments dans un document Google Docs ou encore créer un chatbot avec Apps Script.
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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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Ce cours présente des points importants au sujet de la confidentialité et de la sécurité de l'IA. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place des pratiques recommandées de confidentialité et de sécurité de l'IA à l'aide de produits Google Cloud et d'outils Open Source.
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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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Ce cours d'introduction explique aux développeurs d'applications comment l'écosystème de Google Cloud peut les aider à créer des applications cloud natives sécurisées, évolutives et intelligentes. Vous apprendrez à créer et à faire évoluer des applications sans configurer d'infrastructure, à exécuter des analyses de données, à dégager des insights à partir de données, et à utiliser des API de ML pré-entraînées pour tirer parti du machine learning, même si vous n'êtes pas un expert en la matière. Vous découvrirez également l'intégration parfaite de divers services et API de Google afin de créer des applications intelligentes.
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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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Le troisième cours de cette série s'intitule "Achieving Advanced Insights with BigQuery". Notre objectif est ici d'approfondir vos connaissances en SQL en abordant en détail les fonctions avancées et en vous apprenant à décomposer les requêtes complexes en étapes faciles à gérer. Nous allons étudier l'architecture interne de BigQuery (stockage segmenté basé sur des colonnes), ainsi que des concepts SQL avancés tels que les champs imbriqués et répétés, en utilisant pour cela des objets ARRAY et STRUCT. Pour finir, nous verrons comment optimiser les performances de vos requêtes et sécuriser vos données à l'aide des vues autorisées.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud".
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Complete the introductory Get Started with Sensitive Data Protection skill badge course to demonstrate skills in the following: using Sensitive Data Protection services (including the Cloud Data Loss Prevention API) to inspect, redact, and de-identify sensitive data in Google Cloud.
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Complete the intermediate Secure Software Delivery skill badge to demonstrate your proficiency in proactively integrating security into the software development lifecycle (SDLC) with DevSecOps principles. You'll learn how to utilize Google Kubernetes Engine (GKE) and Cloud Run for secure container image deployment, implement automated vulnerability scanning to proactively identify risks, and streamline application development with Artifact Registry while maintaining a focus on security. Additionally, you'll gain skills in integrating Cloud Build for robust development processes and implementing Admission Control Policies for fine-grained control over your environment.
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Complete the introductory Secure BigLake Data skill badge course to demonstrate skills with IAM, BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create and secure BigLake tables.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Google Cloud Compute : principes de base, où vous apprendrez à utiliser des machines virtuelles (VM), des disques persistants et des serveurs Web à l'aide de Compute Engine. 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 numérique que vous pourrez partager avec votre réseau.
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Terminez le cours intermédiaire Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'utilisation de requêtes multimodales pour extraire des informations de données textuelles et visuelles, la génération d'une description vidéo et la récupération d'informations qui ne sont pas incluses dans une vidéo en utilisant la multimodalité avec Gemini ; la création de métadonnées de documents contenant du texte et des images, la collecte de tous les éléments de texte pertinents, et l'impression de citations à l'aide de la génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval Augmented Generation) multimodale avec Gemini. 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 …
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Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'analyse d'images et de vidéos pour améliorer la création de contenu, et l'application de techniques d'appel de fonction dans l'API Gemini. Découvrez comment exploiter des techniques Gemini avancées et étendre les capacités de vos projets optimisés par l'IA, et explorez le fonctionnement de la génération de contenu multimodal.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run.
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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
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Obtenez le badge de compétence Débutant en suivant le cours API Cloud Speech : 3 applications, dans lequel vous apprendrez à utiliser les outils d'API liés à la parole pour effectuer de la synthèse et de la reconnaissance vocales.
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Obtenez le badge de compétence de niveau débutant "Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen" pour démontrer
vos compétences dans les domaines suivants : reconnaissance d'image, traitement du langage naturel,
génération d'images à l'aide des puissants modèles Gemini et Imagen de Google, et déploiement d'applications sur la plate-forme Vertex AI.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Vertex AI pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le prompt engineering (ingénierie des requêtes), l'analyse d'images et les techniques d'IA générative multimodale dans Vertex AI. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets. 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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Dans ce cours en auto-formation, les participants étudient des solutions d'atténuation des attaques pouvant survenir en de nombreux points d'une infrastructure basée sur Google Cloud, telles que des attaques par déni de service distribué (DDoS) ou par hameçonnage, ou des menaces liées à la classification et à l'utilisation de contenu. Ils découvriront également Security Command Center, Cloud Logging et les journaux d'audit, ainsi que l'utilisation de Forseti pour connaître l'état de conformité global avec les stratégies de sécurité de l'organisation.
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud -…
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud -…
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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, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Apprenez à sécuriser vos déploiements sur Google Cloud, y compris : utiliser la gestion des bots de Cloud Armor pour limiter les risques liés aux bots et contrôler les accès émanant de clients automatisés ; utiliser les listes de blocage de Cloud Armor pour restreindre ou autoriser l'accès à votre équilibreur de charge HTTP(S) à la périphérie de Google Cloud ; appliquer des règles de sécurité Cloud Armor pour limiter l'accès aux objets mis en cache dans Cloud CDN et Google Cloud Storage ; et atténuer les failles courantes à l'aide des règles WAF de Cloud Armor.
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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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L'utilisation de la puissance de calcul à grande échelle pour détecter des modèles et lire des images est l'une des technologies fondamentales de l'IA, des voitures sans conducteur à la reconnaissance faciale. Google Cloud Platform offre une vitesse et une précision de pointe grâce à des systèmes qui peuvent être utilisés simplement en appelant des API. Doté en plus d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Dans ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement de l'image. Au cours de divers ateliers, vous allez étiqueter des images, détecter des visages et des points de repère, mais aussi extraire, analyser et traduire du texte à partir d'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, 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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Terminez le cours intermédiaire Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les principes d'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform, le provisionnement et la gestion des ressources Google Cloud avec des configurations Terraform, la gestion efficace des états (local et distant) et la modularisation du code Terraform à des fins de réutilisabilité et d'organisation.
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Terminez le cours intermédiaire Gérer Kubernetes dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la gestion des déploiements avec kubectl, la surveillance et le débogage d'applications sur Google Kubernetes Engine (GKE) et les techniques de livraison continue. 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 numérique que vous pourrez partager avec votre réseau.
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This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Monitor and Manage Google Cloud Resources quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.
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Complete the introductory Create and Manage AlloyDB Instances skill badge to demonstrate skills in the following: performing core AlloyDB operations and tasks, migrating to AlloyDB from PostgreSQL, administering an AlloyDB database, and accelerating analytical queries using the AlloyDB Columnar Engine.
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Earn a skill badge by completing the Analyze Speech and Language with Google APIs quest, where you learn how to use the Natural Language and Speech APIs in real-world settings.
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.
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Earn the intermediate Skill Badge by completing the Classify Images with TensorFlow on Google Cloud skill badge course where you learn how to use TensorFlow and Vertex AI to create and train machine learning models. You primarily interact with Vertex AI Workbench user-managed notebooks.
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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you learn how the API derives sentiment from text.
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Earn a skill badge by completing the Analyze Images with the Cloud Vision API quest, where you discover how to leverage the Cloud Vision API for various tasks, including extracting text from images.
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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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Earn the intermediate skill badge by completing the Perform Predictive Data Analysis in BigQuery course, where you will gain practical experience on the fundamentals of sports data science using BigQuery, including how to create a soccer dataset in BigQuery by importing CSV and JSON files; harness the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on the soccer event data, and evaluate the impressiveness of World Cup goals.
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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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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
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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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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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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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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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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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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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Le cœur de Contact Center AI est son cœur de conversation, et ses interactions humaines redéfinissent les possibilités de conversations basées sur l'IA. Dans cette mission, vous apprendrez à créer un agent virtuel, à concevoir des flux de conversation votre agent virtuel et ajoutez une passerelle téléphonique à un agent virtuel. Terminez cette quête, y compris le Labo du défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Le laboratoire de défi ne fournit pas d'étapes normatives, il nécessite la création de solutions avec un minimum de conseils et testera vos compétences en technologie Google Cloud.
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Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language. 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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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.
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Obtenez un badge de compétence en terminant le cours intermédiaire Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex. Vous y apprendrez à utiliser la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, AutoML et les services d'entraînement personnalisés pour entraîner, évaluer, régler, expliquer et déployer des modèles de machine learning. Ce cours, qui ouvre droit à un badge de compétence, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning. 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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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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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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Earn the introductory skill badge by completing the Automate Data Capture at Scale with Document AI course. In this course, you learn how to extract, process, and capture data using Document AI.
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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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Earn the intermediate skill badge by completing the Perform Predictive Data Analysis in BigQuery course, where you will gain practical experience on the fundamentals of sports data science using BigQuery, including how to create a soccer dataset in BigQuery by importing CSV and JSON files; harness the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on the soccer event data, and evaluate the impressiveness of World Cup goals.
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In this course, you will get hands-on experience applying advanced LookML concepts in Looker. You will learn how to use Liquid to customize and create dynamic dimensions and measures, create dynamic SQL derived tables and customized native derived tables, and use extends to modularize your LookML code.
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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.
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Terminez le cours d'introduction Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des 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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Terminez le cours d'introduction Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la surveillance des machines virtuelles dans Compute Engine, l'utilisation de Cloud Monitoring pour la supervision multiprojet, l'extension des fonctionnalités de surveillance et de journalisation à Cloud Functions, la création et l'envoi de métriques d'application personnalisées, et la configuration d'alertes Cloud Monitoring en fonction de ces métriques personnalisées.
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned mars 24, 2025 EDT
Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud
Earned mars 24, 2025 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned mars 24, 2025 EDT
Workspace : Modules complémentaires
Earned mars 16, 2025 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned mars 16, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned mars 16, 2025 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned mars 16, 2025 EDT
Les bases du développement avec Google
Earned mars 15, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned mars 15, 2025 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français
Earned mars 15, 2025 EDT
Get Started with Sensitive Data Protection
Earned mars 14, 2025 EDT
Secure Software Delivery
Earned mars 14, 2025 EDT
Secure BigLake Data
Earned mars 13, 2025 EDT
Google Cloud Compute : principes de base
Earned mars 13, 2025 EDT
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned mars 13, 2025 EDT
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI
Earned mars 13, 2025 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned mars 13, 2025 EDT
Build Custom Processors with Document AI
Earned mars 12, 2025 EDT
API Cloud Speech : 3 applications
Earned mars 11, 2025 EDT
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned fév. 27, 2025 EST
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned fév. 27, 2025 EST
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Français
Earned juin 1, 2024 EDT
[DEPRECATED] - Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Earned juin 1, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Earned juin 1, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mai 31, 2024 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned mai 31, 2024 EDT
Sécuriser votre réseau avec Cloud Armor
Earned mai 29, 2024 EDT
Référence : infrastructure
Earned mai 28, 2024 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned mai 28, 2024 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned mai 28, 2024 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned mai 26, 2024 EDT
Gérer Kubernetes dans Google Cloud
Earned mai 26, 2024 EDT
Monitor and Manage Google Cloud Resources
Earned mai 26, 2024 EDT
Create and Manage AlloyDB Instances
Earned mai 26, 2024 EDT
Analyze Speech and Language with Google APIs
Earned mai 25, 2024 EDT
Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned mai 25, 2024 EDT
Build LookML Objects in Looker
Earned mai 24, 2024 EDT
Classify Images with TensorFlow on Google Cloud
Earned mai 24, 2024 EDT
Analyze Sentiment with Natural Language API
Earned mai 24, 2024 EDT
Analyze Images with the Cloud Vision API
Earned mai 24, 2024 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned mai 24, 2024 EDT
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery
Earned mai 24, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mai 24, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned oct. 12, 2022 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned oct. 11, 2022 EDT
Bases : Données, ML, IA
Earned oct. 11, 2022 EDT
API d'apprentissage automatique
Earned oct. 11, 2022 EDT
BigQuery pour le machine learning
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BigQuery for Data Warehousing
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DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
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Automate Interactions with Contact Center AI
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Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
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Dégager des insights des données BigQuery
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Créer un entrepôt de données avec BigQuery
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Perform Predictive Data Analysis in BigQuery
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Applying Advanced LookML Concepts in Looker
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Understanding LookML in Looker
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Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
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Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
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