Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned août 31, 2022 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned août 29, 2022 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned août 18, 2022 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned août 13, 2022 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned août 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned août 8, 2022 EDT
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 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.
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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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Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.
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Terminez le cours d'introduction Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : Créer et déployer des machines virtuelles dans Compute Engine Configurer des équilibreurs de charge réseau et d'application.
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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.
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned août 31, 2022 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned août 29, 2022 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
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Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned août 13, 2022 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned août 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned août 8, 2022 EDT