Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned fév. 15, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned jan. 2, 2025 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned déc. 4, 2024 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned déc. 2, 2024 EST
Premiers pas avec Dataplex
Earned déc. 2, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned nov. 28, 2024 EST
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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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 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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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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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.
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned fév. 15, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned jan. 2, 2025 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned déc. 4, 2024 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned déc. 2, 2024 EST
Premiers pas avec Dataplex
Earned déc. 2, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned nov. 28, 2024 EST