Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned juil. 3, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned juil. 1, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned juin 25, 2024 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned mai 24, 2024 EDT
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned mai 22, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned mai 15, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned mai 14, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned mai 14, 2024 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned mai 12, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned mai 11, 2024 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned mai 11, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned mai 11, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned avr. 29, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned avr. 27, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned avr. 22, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned avr. 22, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned avr. 21, 2024 EDT
Créer un maillage de données avec Dataplex
Earned avr. 4, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned avr. 3, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned mars 21, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned mars 20, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned mars 17, 2024 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned fév. 27, 2024 EST
Développer votre réseau Google Cloud
Earned fév. 26, 2024 EST
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned fév. 21, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 12, 2024 EST
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned fév. 10, 2024 EST
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned fév. 8, 2024 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned fév. 5, 2024 EST
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned fév. 4, 2024 EST
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud
Earned fév. 4, 2024 EST
Journalisation et surveillance dans Google Cloud
Earned fév. 4, 2024 EST
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned jan. 31, 2024 EST
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned jan. 30, 2024 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned jan. 27, 2024 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned jan. 23, 2024 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned jan. 14, 2024 EST
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey - Locales
Earned déc. 18, 2023 EST
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer
Earned déc. 11, 2023 EST
Ce cours montre comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers un cas d'utilisation pratique faisant intervenir la gestion de la relation client, vous étudierez le workflow de résolution d'un problème métier à l'aide de modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des instructions détaillées tout au long du codage des solutions à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python.
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Demonstrate the ability to create and deploy deterministic virtual agents using Dialgflow CX and augment responses by grounding results on your own data integrating with Vertex AI Agent Builder data stores and leveraging Gemini for summarizations.
You will use the following technologies and Google Cloud services:
Vertex AI Agent Builder
Dialogflow CX
Gemini
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In this course, you'll learn to develop generative agents that answer questions using websites, documents, or structured data. You will explore Vertex AI Applications and understand the advantages of data store agents, including their scalability and security.
You'll learn about different data store types and also discover how to connect data stores to agents and add personalization for enhanced responses.
Finally, you'll gain insights into common search configurations and troubleshooting techniques.
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This course explores the quality assurance best practices and the tools available in Conversational Agents to ensure production grade quality during Conversational Agent development, as well as the key tenets for the creation of a robust end to end deployment lifecycle. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.
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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'attribution de rôles avec Identity and Access Management (IAM) ; la création et la gestion de comptes de service ; l'activation d'une connectivité privée sur les réseaux de cloud privé virtuel (VPC) ; la restriction de l'accès aux applications avec Identity-Aware Proxy ; la gestion des clés et des données chiffrées avec Cloud Key Management Service (KMS) ; et la création d'un cluster Kubernetes privé. 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 le cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence numérique que vous pourrez…
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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.
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Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.
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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.
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Dans ce cours, vous allez explorer l'ingénierie de données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et la façon dont ces éléments se retrouvent dans les offres Google Cloud. Vous apprendrez également à relever les défis liés à l'ingénierie de données.
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This course explores the fundamentals of the feedback loop process for Conversational Agent development and introduces the native capabilities within Conversational Agents that support it. You will also learn about advanced methods and tools to monitor the performance of your Conversational agent in Conversational Agents.
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Discover flows in Conversational Agents and learn how to build deterministic chat and voice experiences with language models. Explore key concepts like drivers, intents, and entities, and how to use them to create conversational agents.
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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search.
You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.
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This course explores the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.
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This course explores the best practices, methods and tools to programmatically lead CCAI virtual agent delivery. It includes a high level overview of the end to end journey for building and deploying a virtual agent, as well as the core tenets to create a strong delivery culture. Additionally, this course covers the best practices for workflow management, defect tracking, release management and post-release support to ensure optimal virtual agent performance.
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In this course you will learn the key architectural considerations that need to be taken into account when designing for the implementation of Conversational AI solutions. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and CCAI Insights was renamed to Conversational Insights.
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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Conversational Agents development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Conversational Agent. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.
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This is an introductory course to all solutions in the Conversational AI portfolio and the Gen AI features that are available to transform them. The course also explores the business case around Conversational AI, and the use cases and user personas addressed by the solution. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and this course is in the process of being updated to reflect the new product name for Dialogflow CX.
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Le traitement de flux de données est une pratique de plus en plus courante, car elle permet aux entreprises d'obtenir des métriques sur leurs activités commerciales en temps réel. Ce cours explique comment créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud et présente Pub/Sub, une solution qui permet de gérer des données de flux entrants. Par ailleurs, vous verrez comment appliquer des agrégations et des transformations à des flux de données à l'aide de Dataflow, mais aussi comment stocker des enregistrements traités dans BigQuery ou Bigtable pour qu'ils puissent être analysés. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de flux de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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Dans le dernier volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons présenter les composants du modèle opérationnel de Dataflow. Nous examinerons les outils et techniques permettant de résoudre les problèmes et d'optimiser les performances des pipelines. Nous passerons ensuite en revue les bonnes pratiques en matière de test, de déploiement et de fiabilité pour les pipelines Dataflow. Nous terminerons par une présentation des modèles, qui permettent de faire évoluer facilement les pipelines Dataflow pour les adapter aux organisations comptant des centaines d'utilisateurs. Ces leçons vous aideront à vous assurer que votre plate-forme de données est stable et résiliente face aux imprévus.
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Avec ce cours, explorez les technologies de recherche, les outils et les applications optimisés par l'IA. Découvrez la recherche sémantique, qui utilise les embeddings vectoriels (ou "plongements vectoriels"), la recherche hybride, qui combine les approches sémantique et par mots-clés, et la génération augmentée par récupération (RAG), qui réduit les hallucinations générées par l'IA en agissant comme un agent ancré. Enfin, acquérez une expérience pratique de Vertex AI Vector Search afin de créer votre moteur de recherche intelligent.
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Bienvenue dans la seconde partie du cours "Observabilité dans Google Cloud". Ce cours présente les outils de gestion des performances des applications, y compris Error Reporting, Cloud Trace et Cloud Profiler.
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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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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer un modèle de sous-titrage d'images à l'aide du deep learning. Vous découvrirez les différents composants de ce type de modèle, comme l'encodeur et le décodeur, et comment l'entraîner et l'évaluer. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer vos propres modèles de sous-titrage d'images et de les utiliser pour générer des sous-titres pour des images.
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Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
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Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
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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.
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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.
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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.
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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Obtenez un badge de compétence en terminant le cours intermédiaire Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex. Vous y apprendrez à utiliser la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, AutoML et les services d'entraînement personnalisés pour entraîner, évaluer, régler, expliquer et déployer des modèles de machine learning. Ce cours, qui ouvre droit à un badge de compétence, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning. 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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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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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 modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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Ce cours présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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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.
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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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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.
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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.
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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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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.
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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.
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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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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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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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Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.
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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 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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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 intermédiaire Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les principes d'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform, le provisionnement et la gestion des ressources Google Cloud avec des configurations Terraform, la gestion efficace des états (local et distant) et la modularisation du code Terraform à des fins de réutilisabilité et d'organisation.
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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.
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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 est une introduction à Terraform pour Google Cloud. Il permet aux participants de découvrir comment Terraform peut être utilisé pour implémenter une Infrastructure as Code, et comment appliquer certaines de ses fonctionnalités essentielles pour créer et gérer une infrastructure Google Cloud.
Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant et en gérant des ressources Google Cloud à l'aide de Terraform.
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Ce cours présente aux participants des techniques pour surveiller et améliorer les performances de l'infrastructure et des applications dans Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations, d'ateliers pratiques et d'études de cas concrets, les participants se familiariseront avec la surveillance full stack, la gestion et l'analyse des journaux en temps réel, le débogage de code en production, le traçage des goulots d'étranglement affectant les performances des applications, et le profilage de l'utilisation du processeur et de la mémoire.
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Bienvenue dans le cours "Premiers pas avec Google Kubernetes Engine". Si vous vous intéressez à Kubernetes, une couche logicielle située entre vos applications et votre infrastructure matérielle, vous êtes au bon endroit. Google Kubernetes Engine vous permet d'accéder à Kubernetes en tant que service géré sur Google Cloud.
L'objectif de ce cours est de vous présenter les principes de base de Google Kubernetes Engine (GKE), et de vous apprendre à conteneuriser et exécuter des applications dans Google Cloud. Le cours commence par une introduction aux principes de base de Google Cloud, puis se poursuit par une présentation des conteneurs et de Kubernetes, de l'architecture de Kubernetes et des opérations Kubernetes.
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Ce cours à la demande accéléré présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants explorent et déploient des éléments de solution, y compris l'interconnexion sécurisée de réseaux, l'équilibrage de charge, l'autoscaling, l'automatisation de l'infrastructure et les services gérés.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants l'infrastructure complète et flexible de Google Cloud Platform ainsi que les services de plate-forme fournis, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de vidéos de présentation, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que les réseaux, les systèmes et les services applicatifs. Ce cours aborde également le déploiement de solutions pratiques, telles que les clés de chiffrement fournies par le client, la gestion de la sécurité et des accès, les quotas et la facturation, ainsi que la surveillance des ressources.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des réseaux, des machines virtuelles et des services d'applications. Vous découvrirez comment utiliser Google Cloud via la console et Cloud Shell. Vous en apprendrez également plus sur le rôle d'un architecte cloud, sur les approches de la conception d'infrastructure et sur la configuration de réseaux virtuels avec Virtual Private Cloud (VPC), les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les adresses IP, les routes et les règles de pare-feu.
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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" 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, Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey.
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 vous aide à préparer l'examen pour obtenir la certification Associate Cloud Engineer. Vous découvrirez les domaines Google Cloud abordés dans l'examen et verrez comment créer un plan de formation pour améliorer vos connaissances de ces domaines.
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned jan. 20, 2025 EST
Build deterministic Virtual Agent enhanced with data stores
Earned jan. 18, 2025 EST
Virtual FAQ with data store agents
Earned jan. 18, 2025 EST
Conversational Agents Quality Assurance and Deployment Lifecycle
Earned jan. 18, 2025 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned déc. 2, 2024 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned nov. 19, 2024 EST
Référence : infrastructure
Earned nov. 18, 2024 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned nov. 18, 2024 EST
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned nov. 15, 2024 EST
Performance Measurement
Earned nov. 4, 2024 EST
Stateful Flows
Earned nov. 3, 2024 EST
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
Earned nov. 1, 2024 EDT
Conversation Design Fundamentals
Earned nov. 1, 2024 EDT
DFCX Virtual Agent Delivery Framework
Earned nov. 1, 2024 EDT
Customer Engagement Suite with Google AI Architecture
Earned sept. 3, 2024 EDT
Webhook fundamentals
Earned août 11, 2024 EDT
Intro to Conversational AI and Conversational AI Engagement Framework
Earned août 11, 2024 EDT
Concevoir des systèmes d'analyse de flux résilients sur Google Cloud
Earned août 11, 2024 EDT
Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned août 6, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : opérations
Earned août 5, 2024 EDT
Recherche vectorielle et embeddings
Earned juil. 31, 2024 EDT
Observabilité dans Google Cloud
Earned juil. 30, 2024 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned juil. 23, 2024 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned juil. 21, 2024 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned juil. 15, 2024 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned juil. 14, 2024 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned juil. 13, 2024 EDT
Mécanisme d'attention
Earned juil. 13, 2024 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned juil. 12, 2024 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned juil. 4, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned juil. 3, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned juil. 1, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned juin 25, 2024 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned mai 24, 2024 EDT
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned mai 22, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned mai 15, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned mai 14, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned mai 14, 2024 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned mai 12, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned mai 11, 2024 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned mai 11, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned mai 11, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned avr. 29, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned avr. 27, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned avr. 22, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned avr. 22, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned avr. 21, 2024 EDT
Créer un maillage de données avec Dataplex
Earned avr. 4, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned avr. 3, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned mars 21, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned mars 20, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned mars 17, 2024 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned fév. 27, 2024 EST
Développer votre réseau Google Cloud
Earned fév. 26, 2024 EST
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned fév. 21, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 12, 2024 EST
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned fév. 10, 2024 EST
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned fév. 8, 2024 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned fév. 5, 2024 EST
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned fév. 4, 2024 EST
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud
Earned fév. 4, 2024 EST
Journalisation et surveillance dans Google Cloud
Earned fév. 4, 2024 EST
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned jan. 31, 2024 EST
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned jan. 30, 2024 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned jan. 27, 2024 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned jan. 23, 2024 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned jan. 14, 2024 EST
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey - Locales
Earned déc. 18, 2023 EST
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer
Earned déc. 11, 2023 EST