Présentation des grands modèles de langage
Earned août 6, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mars 28, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mars 3, 2023 EST
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned fév. 26, 2023 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned fév. 26, 2023 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned fév. 5, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned jan. 27, 2023 EST
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 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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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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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.
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 6, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mars 28, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mars 3, 2023 EST
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned fév. 26, 2023 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned fév. 26, 2023 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned fév. 5, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned jan. 27, 2023 EST