Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Danial Aqeem
Date d'abonnement : 2023
Ligue de Diamant
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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned mai 14, 2024 EDT
[DEPRECATED] - Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Earned mai 14, 2024 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned mai 14, 2024 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned mai 14, 2024 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Français
Earned mai 14, 2024 EDT
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Français
Earned mai 13, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mai 13, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mai 13, 2024 EDT
Référence : infrastructure
Earned mai 13, 2024 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned mai 12, 2024 EDT
Intégrer des applications avec Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud
Earned mai 12, 2024 EDT
Analyze Images with the Cloud Vision API
Earned mai 7, 2024 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned mai 7, 2024 EDT
Analyze Sentiment with Natural Language API
Earned mai 7, 2024 EDT
Build LookML Objects in Looker
Earned mai 7, 2024 EDT
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery
Earned mai 6, 2024 EDT
Monitor and Manage Google Cloud Resources
Earned mai 6, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mai 6, 2024 EDT
Analyze Speech and Language with Google APIs
Earned mai 5, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mai 2, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 2, 2024 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned août 12, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned août 11, 2023 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned août 11, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned août 11, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned août 11, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned août 11, 2023 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned août 11, 2023 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned août 11, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned août 11, 2023 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned août 10, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned août 10, 2023 EDT
Build Apps & Websites with Firebase
Earned août 10, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned août 3, 2023 EDT
Les bases du développement avec Google
Earned juil. 26, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned juil. 25, 2023 EDT
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned juil. 25, 2023 EDT
Build a Website on Google Cloud
Earned juil. 25, 2023 EDT
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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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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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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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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Dans ce cours, nous définirons ce qu'est le machine learning et ce qu'il peut apporter à votre entreprise. Vous verrez quelques démonstrations de l'utilisation du ML et découvrirez ses termes clés, comme instances, caractéristiques et étiquettes. Lors des ateliers interactifs, vous vous entraînerez à appeler les API de ML préentrainées disponibles et à construire vos propres modèles de machine learning en utilisant simplement SQL avec BigQuery ML.
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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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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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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.
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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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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.
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Dans ce bref cours consacré à l'intégration d'applications avec les modèles Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud, vous découvrirez l'API Gemini et ses modèles d'IA générative. Vous apprendrez également à accéder aux modèles Gemini 1.0 Pro et Gemini 1.0 Pro Vision à partir du code. Enfin, vous testerez les capacités des modèles avec des requêtes contenant du texte, des images et des vidéos à partir d'une application.
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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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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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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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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 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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Complete the introductory Monitor and Manage Google Cloud Resources skill badge to demonstrate skills in the following: granting and revoking IAM permissions; installing monitoring and logging agents; creating, deploying, and testing an event-driven Cloud Run function.
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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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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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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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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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Terminez le cours intermédiaire Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la configuration et la création d'images de conteneur Docker, la création et la gestion de clusters Google Kubernetes Engine (GKE), l'utilisation de kubectl pour gérer efficacement les clusters et le déploiement d'applications Kubernetes en appliquant des pratiques de livraison continue (CD) robustes.
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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.
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Vous souhaitez générer des insights à partir de vos données marketing et créer des tableaux de bord ? Réunissez toutes vos données au même endroit afin d'effectuer des analyses à grande échelle et de créer des modèles. Apprenez à utiliser BigQuery et à interroger vos données pour créer des insights utiles, reproductibles et évolutifs. 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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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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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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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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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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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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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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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.
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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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Firebase is a backend-as-service (Bass) platform for creating mobile and web applications. In this quest you will learn to build serverless web apps, import data into a serverless database, and build a Google Assistant application with Firebase and its Google Cloud integrations. 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 Cloud digital badge.
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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
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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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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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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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Earn the introductory skill badge by completing the Build a Website on Google Cloud skill badge course. This course is based on the Get Cooking in Cloud series and covers`:`Deploying a website on Cloud RunHosting a web app on Compute EngineCreating, deploying, and scaling your website on Google Kubernetes EngineMigrating from a monolithic application to a microservices architecture using Cloud Build
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned mai 14, 2024 EDT
[DEPRECATED] - Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Earned mai 14, 2024 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned mai 14, 2024 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned mai 14, 2024 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Français
Earned mai 14, 2024 EDT
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Français
Earned mai 13, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mai 13, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mai 13, 2024 EDT
Référence : infrastructure
Earned mai 13, 2024 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned mai 12, 2024 EDT
Intégrer des applications avec Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud
Earned mai 12, 2024 EDT
Analyze Images with the Cloud Vision API
Earned mai 7, 2024 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned mai 7, 2024 EDT
Analyze Sentiment with Natural Language API
Earned mai 7, 2024 EDT
Build LookML Objects in Looker
Earned mai 7, 2024 EDT
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery
Earned mai 6, 2024 EDT
Monitor and Manage Google Cloud Resources
Earned mai 6, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mai 6, 2024 EDT
Analyze Speech and Language with Google APIs
Earned mai 5, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mai 2, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 2, 2024 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned août 12, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned août 11, 2023 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned août 11, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned août 11, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned août 11, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned août 11, 2023 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned août 11, 2023 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned août 11, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned août 11, 2023 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned août 10, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned août 10, 2023 EDT
Build Apps & Websites with Firebase
Earned août 10, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned août 3, 2023 EDT
Les bases du développement avec Google
Earned juil. 26, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned juil. 25, 2023 EDT
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned juil. 25, 2023 EDT
Build a Website on Google Cloud
Earned juil. 25, 2023 EDT