Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned mai 5, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned avr. 19, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned avr. 18, 2023 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned avr. 18, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned avr. 17, 2023 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned avr. 17, 2023 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned avr. 14, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned oct. 27, 2022 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned oct. 13, 2022 EDT
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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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.
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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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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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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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Dans ce cours de niveau intermédiaire, vous apprendrez à concevoir, créer et optimiser des pipelines de données en batch robustes sur Google Cloud. Au-delà des bases de la gestion des données, vous explorerez les transformations de données à grande échelle et l'orchestration efficace des workflows, essentielles pour l'informatique décisionnelle et les rapports critiques.
Vous vous entraînerez à utiliser Dataflow pour Apache Beam et Serverless pour Apache Spark (Dataproc Serverless) pour l'implémentation, et vous aborderez des considérations importantes concernant la qualité des données, la surveillance et les alertes pour assurer la fiabilité des pipelines et l'excellence opérationnelle. Il est recommandé d'avoir des connaissances de base sur l'entreposage de données, les processus ETL/ELT, SQL, Python et les concepts de Google Cloud.
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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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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned mai 5, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned avr. 19, 2023 EDT
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Earned avr. 18, 2023 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned avr. 18, 2023 EDT
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Earned avr. 17, 2023 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned avr. 17, 2023 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned avr. 14, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned oct. 27, 2022 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned oct. 13, 2022 EDT