Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer
Earned fév. 26, 2024 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned nov. 6, 2022 EST
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
Earned nov. 4, 2022 EDT
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned oct. 28, 2022 EDT
Ingénierie des caractéristiques
Earned oct. 14, 2022 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned août 31, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned août 21, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned août 7, 2022 EDT
Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud DevOps Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.
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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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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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Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer la précision des modèles de ML et de déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles. Ce cours inclut également du contenu et des ateliers portant sur l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.
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Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
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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, …
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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.
Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer
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Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
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Earned nov. 4, 2022 EDT
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned oct. 28, 2022 EDT
Ingénierie des caractéristiques
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Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned août 31, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned août 21, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned août 7, 2022 EDT