Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned fév. 6, 2024 EST
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
Earned jan. 28, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned jan. 11, 2024 EST
Applying Advanced LookML Concepts in Looker
Earned jan. 3, 2024 EST
Understanding LookML in Looker
Earned déc. 21, 2023 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned déc. 3, 2023 EST
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned oct. 24, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned oct. 13, 2023 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : Core Infrastructure présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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This course helps you structure your preparation for the Associate Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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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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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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Quelles sont les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud ? En quoi consiste la plate-forme Vertex AI et comment pouvez-vous l'utiliser pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de machine learning AutoML sans écrire une seule ligne de code ? Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ?
Google aborde le machine learning d'une façon particulière, qui consiste à fournir une plate-forme unifiée pour les ensembles de données gérés, ainsi qu'un magasin de caractéristiques et un moyen de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Il s'agit également de permettre aux utilisateurs d'étiqueter les données et de créer des notebooks Workbench à l'aide de frameworks tels que TensorFlow, Scikit Learn, Pytorch et R. Avec notre plate-forme Vertex AI, il est également possible d'entraîner des modèles personnalisés, de créer des pipelines de composants, …
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned fév. 6, 2024 EST
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
Earned jan. 28, 2024 EST
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Earned jan. 11, 2024 EST
Applying Advanced LookML Concepts in Looker
Earned jan. 3, 2024 EST
Understanding LookML in Looker
Earned déc. 21, 2023 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned déc. 3, 2023 EST
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned oct. 24, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned oct. 13, 2023 EDT