Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Bnina Ayoub
Date d'abonnement : 2022
Ligue de bronze
22845 points
Concevoir des systèmes d'analyse de flux résilients sur Google Cloud
Earned jan. 29, 2024 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned nov. 30, 2023 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned nov. 29, 2023 EST
Premiers pas avec Dataplex
Earned oct. 22, 2023 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned oct. 19, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned oct. 17, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 13, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned oct. 10, 2023 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned oct. 8, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned oct. 6, 2023 EDT
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned oct. 3, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned août 30, 2023 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned août 30, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned août 17, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned août 17, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned août 17, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 17, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 17, 2023 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned août 16, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 15, 2023 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned fév. 6, 2023 EST
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned déc. 26, 2022 EST
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned nov. 26, 2022 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned nov. 26, 2022 EST
API d'apprentissage automatique
Earned nov. 18, 2022 EST
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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 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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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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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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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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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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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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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 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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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.
Concevoir des systèmes d'analyse de flux résilients sur Google Cloud
Earned jan. 29, 2024 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned nov. 30, 2023 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned nov. 29, 2023 EST
Premiers pas avec Dataplex
Earned oct. 22, 2023 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned oct. 19, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned oct. 17, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 13, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned oct. 10, 2023 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned oct. 8, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned oct. 6, 2023 EDT
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned oct. 3, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned août 30, 2023 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned août 30, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned août 17, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned août 17, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned août 17, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 17, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 17, 2023 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned août 16, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 15, 2023 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned fév. 6, 2023 EST
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned déc. 26, 2022 EST
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned nov. 26, 2022 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned nov. 26, 2022 EST
API d'apprentissage automatique
Earned nov. 18, 2022 EST