Créer un maillage de données avec Dataplex
Earned mai 23, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned mai 23, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 23, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned fév. 28, 2024 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned fév. 28, 2024 EST
Generative AI for Document Processing
Earned jan. 26, 2024 EST
Document AI: Building a Custom Document Extractor
Earned jan. 26, 2024 EST
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned déc. 14, 2023 EST
Premiers pas avec Dataplex
Earned nov. 20, 2023 EST
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned nov. 15, 2023 EST
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned nov. 15, 2023 EST
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned oct. 30, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned oct. 20, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned sept. 28, 2023 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned sept. 26, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned sept. 19, 2023 EDT
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. 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 numérique que que vous pourrez partager avec votre réseau.
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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.
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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.
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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.
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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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Explore how to use AI to automate document processing tasks, such as classifying documents, extracting data from documents, and summarizing documents. Learn how to use the Document AI Workbench to create custom document extractors and summarizers. Upload documents, define fields, create versions, and call endpoints to get structured data and summaries back. Discover a new service called Document AI Warehouse, which is a fully managed service to search, store, govern, and manage documents and their extracted metadata. You will also learn about how it integrates with other Google Cloud services like Document AI, BigQuery, and Cloud Storage.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with building a Custom Doc Extractor using the Google Cloud AI solution. The following will be addressed:
Service: Document AI
Task: Extract fields
Processors: Custom Document Extractor and Document Splitter
Prediction: Using Endpoint to programmatically extract fields
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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.
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Terminez le cours d'introduction Premiers pas avec Dataplex pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : création d'éléments Dataplex, création de types d'aspects et application de ces aspects aux entrées dans Dataplex.
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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".
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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.
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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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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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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
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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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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. 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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Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned oct. 30, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned oct. 20, 2023 EDT
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Earned sept. 28, 2023 EDT
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Earned sept. 26, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned sept. 19, 2023 EDT