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Duy Ha

Date d'abonnement : 2020

Ligue de bronze

3700 points
Badge pour Applied Data: Blockchain Applied Data: Blockchain Earned août 29, 2020 EDT
Badge pour Security on AWS Security on AWS Earned août 29, 2020 EDT
Badge pour Scientific Data Processing Scientific Data Processing Earned août 29, 2020 EDT
Badge pour Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned août 28, 2020 EDT
Badge pour Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned août 28, 2020 EDT
Badge pour Intro to ML: Image Processing Intro to ML: Image Processing Earned août 26, 2020 EDT
Badge pour BigQuery for Machine Learning BigQuery for Machine Learning Earned août 26, 2020 EDT
Badge pour DEPRECATED BigQuery for Data Analysis DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned août 25, 2020 EDT
Badge pour BigQuery for Data Warehousing BigQuery for Data Warehousing Earned août 24, 2020 EDT
Badge pour Intro to ML: Language Processing Intro to ML: Language Processing Earned août 24, 2020 EDT
Badge pour BigQuery Basics for Data Analysts BigQuery Basics for Data Analysts Earned août 24, 2020 EDT
Badge pour [DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant [DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant Earned août 23, 2020 EDT
Badge pour Insights from Data with BigQuery Insights from Data with BigQuery Earned août 21, 2020 EDT
Badge pour Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud Earned août 19, 2020 EDT
Badge pour Google Developer Essentials Google Developer Essentials Earned août 18, 2020 EDT
Badge pour Baseline: Data, ML, AI Baseline: Data, ML, AI Earned août 17, 2020 EDT

Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this Quest you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. This Quest brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this Quest utilizes advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start. The final lab is an advanced challenge-style lab in which there are elements where you are not provided the answer but must solve it for yourself.

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This quest is designed to teach you how to apply AWS Identity and Access Management, in concert with several other AWS Services, to address real-world application and service security management scenarios.

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Big data, machine learning et données scientifiques ? Il semble que ce soit la combinaison parfaite. Dans cette quête avancée, vous allez vous familiariser avec des services GCP tels que Big Query, Dataproc et Tensorflow, que vous appliquerez à des cas utilisant des ensembles de données scientifiques réelles. En vous faisant acquérir de l'expérience avec des tâches telles que l'analyse des données sismiques et l'agrégation d'images satellites, le traitement de données scientifiques développera vos compétences dans le domaine du Big data et du machine learning, et vous aidera à résoudre les problèmes que vous rencontrez dans différentes disciplines scientifiques.

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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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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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L'une des technologies de base de l'IA, que l'on retrouve des voitures autonomes à la reconnaissance faciale, repose sur l'utilisation de la puissance de calcul à grande échelle pour reconnaître des schémas et "lire" des images. La plate-forme Google Cloud offre une vitesse et une précision haut de gamme grâce à des systèmes qui peuvent être utilisés via de simples appels d'API. Doté d'une multitude d'API, GCP dispose d'un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Cette quête de présentation vous permet de vous familiariser avec le machine learning appliqué au traitement des images. Au fil des ateliers, vous apprendrez à attribuer une étiquette aux images, à détecter les visages et les points de repère, ainsi qu'à extraire, analyser et traduire le texte dans les images.

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Vous voulez vous familiariser avec le machine learning et créer des modèles en quelques minutes grâce à SQL, pour ne plus y consacrer des heures ? BigQuery Machine Learning est une nouvelle fonctionnalité de BigQuery qui permet aux analystes de données de créer et d'entraîner des modèles de machine learning en vue de faire des prédictions, le tout avec un minimum de codage. Dans cette série d'ateliers, vous allez essayer différents types de modèles et apprendre ce qui caractérise un bon modèle.

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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

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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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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 dispose d'un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Cette quête de présentation vous permet de vous familiariser avec le machine learning sur des applications de traitement du langage. Au fil des ateliers, vous apprendrez à extraire des entités d'un texte, à analyser les sentiments et la syntaxe, et à utiliser l'API de reconnaissance vocale pour la transcription.

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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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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Vous souhaitez faire évoluer vos efforts d'analyse de données sans gérer le matériel de la base de données? Découvrez les meilleures pratiques pour interroger et obtenir des informations de votre entrepôt de données avec cette série interactive de laboratoires BigQuery. BigQuery est entièrement géré par Google, NoOps, base de données d'analyse à faible coût. Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets et des téraoctets de données sans avoir aucune infrastructure pour gérer ou avoir besoin d'un administrateur de base de données. BigQuery utilise SQL et peut tirer parti du modèle de paiement à l'utilisation. BigQuery permet vous concentrer sur l'analyse des données pour trouver des informations significatives. Terminez cette quête, y compris le challenge lab à la fin, pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.

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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes récurrents de l'informatique, mais ces domaines sont spécialisés, et il est ardu de dénicher du matériel de référence. Heureusement, GCP fournit des services conviviaux dans ces domaines, et Qwiklabs vous y forme dans cette quête introductive. Ainsi, vous pourrez faire vos premiers pas avec des outils tels que BigQuery, l'API Cloud Speech et Cloud ML Engine. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de chaque atelier.

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Cette quête de niveau débutant montre 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 développer et à faire évoluer des applications sans configurer d’infrastructure, à exécuter des analyses de données, à obtenir des informations à partir de données, et à développer avec 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 dans le but de créer des applications intelligentes.

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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes récurrents de l'informatique, mais ces domaines sont spécialisés, et il est ardu de dénicher du matériel de référence. Heureusement, GCP fournit des services conviviaux dans ces domaines, et Qwiklabs vous y forme dans cette quête introductive. Ainsi, vous pourrez faire vos premiers pas avec des outils tels que BigQuery, l'API Cloud Speech et Cloud ML Engine. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de chaque atelier.

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