Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Sai Siva Prabhu Teja Kondapalli
Date d'abonnement : 2024
Ligue d'Or
34935 points
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned juin 26, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned juin 26, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned juin 26, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 21, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juin 21, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juin 21, 2024 EDT
Créer un maillage de données avec Dataplex
Earned mai 7, 2024 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned mai 7, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned mai 7, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mai 6, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : développer des pipelines
Earned avr. 25, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned avr. 20, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned avr. 8, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned avr. 5, 2024 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned avr. 2, 2024 EDT
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned mars 25, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mars 22, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned mars 19, 2024 EDT
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
Terminez le cours d'introduction Créer un maillage de données avec Dataplex pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'un maillage de données avec Dataplex pour faciliter la sécurité, la gouvernance et la découverte des données sur Google Cloud. Cela comprend l'ajout de tags à des éléments, l'attribution de rôles IAM et l'évaluation de la qualité des données dans Dataplex.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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
En savoir plus
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.
En savoir plus
Dans ce deuxième volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons nous intéresser de plus près au développement de pipelines à l'aide du SDK Beam. Nous allons commencer par passer en revue les concepts d'Apache Beam. Nous allons ensuite parler du traitement des données par flux à l'aide de fenêtres, de filigranes et de déclencheurs. Nous passerons ensuite aux options de sources et de récepteurs dans vos pipelines, aux schémas pour présenter vos données structurées, et nous verrons comment effectuer des transformations avec état à l'aide des API State et Timer. Nous aborderons ensuite les bonnes pratiques qui vous aideront à maximiser les performances de vos pipelines. Vers la fin du cours, nous présentons le langage SQL et les DataFrames pour représenter votre logique métier dans Beam, et nous expliquons comment développer des pipelines de manière itérative à l'aide des notebooks Beam.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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".
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned juin 26, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned juin 26, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned juin 26, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 21, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juin 21, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juin 21, 2024 EDT
Créer un maillage de données avec Dataplex
Earned mai 7, 2024 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned mai 7, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned mai 7, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mai 6, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : développer des pipelines
Earned avr. 25, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned avr. 20, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned avr. 8, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned avr. 5, 2024 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned avr. 2, 2024 EDT
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned mars 25, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mars 22, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned mars 19, 2024 EDT