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Observability in Google Cloud
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 37 révisions
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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Suivez de courtes vidéos animées par des formateurs experts, puis mettez en pratique ce que vous avez appris avec des exercices interactifs dans votre navigateur.
ou
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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Développez vos compétences en finance pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
Finance appliquée
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With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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Apprenez les tests statistiques pour identifier les valeurs aberrantes et à utiliser des algorithmes sophistiqués de notation des anomalies.
Probabilités et statistiques
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
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Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
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Apprenez les techniques de réduction de dimensionnalité dans R et maîtrisez la sélection et l’extraction de variables pour vos propres données et modèles.
Machine learning
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Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
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Dans ce cours, vous apprendrez à créer des tableaux de bord statiques et interactifs à laide de flexdashboard et shiny.
Rapports
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Maîtrisez le calcul parallèle dans R. Affinez votre analyse de données, accélérez vos calculs et traitez de grands jeux de données sans effort.
Développement de logiciels
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Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles bayésiens plus avancés à laide de RJAGS.
Probabilités et statistiques
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Découvrez lanalyse des données RH dans Tableau grâce à cette étude de cas.
Visualisation des données
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Manipulez des données textuelles, analysez-les et bien plus en maîtrisant les expressions régulières et les distances entre chaînes dans R.
Développement de logiciels
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Apprenez à détecter les fraudes à laide des analyses dans R.
Machine learning
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Apprenez à visualiser et à explorer rapidement les données démographiques du Bureau du recensement des États-Unis à laide des outils tidyverse.
Analyse exploratoire des données
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In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
Probabilités et statistiques
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Repérez les facteurs clés de la demande, analysez la saisonnalité et prévoyez-la à différents niveaux de produits à partir d’un cas réel.
Probabilités et statistiques
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Put Snowflake CoCo to work in your terminal: explore data, run AI functions over text, and build scripts and pipelines while you stay in control.
Intelligence artificielle
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Utilisez C++ pour améliorer considérablement les performances de votre code R.
Développement de logiciels
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Obtenez une vue d’ensemble de toutes les compétences et outils nécessaires pour exceller en traitement du langage naturel avec R.
Machine learning
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Découvrez comment ajuster les hyperparamètres de votre modèle afin dobtenir les meilleurs résultats prédictifs.
Machine learning
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En e-commerce, augmentation des ventes et réduction des dépenses sont cruciales. Analysez les data dune entreprise de produits pour animaux
Visualisation des données
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This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
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You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
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Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
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This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
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Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
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Apprenez à créer des visualisations de données interactives, notamment à créer et connecter des widgets à laide de Bokeh.
Visualisation des données
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Apprenez à écrire du code évolutif pour travailler avec des données volumineuses dans R à laide des packages bigmemory et iotools.
Développement de logiciels
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Prévoir le taux de rotation du personnel et élaborer des stratégies de fidélisation.
Machine learning
La data science est un domaine d’expertise centré sur l’extraction d’informations à partir des données. Grâce à leurs compétences en programmation, à des méthodes scientifiques et à divers algorithmes, les data scientists analysent les données afin d’en tirer des informations clés réellement exploitables.
Pour devenir data scientist, vous devrez apprendre un langage de programmation comme Python ou R, et maîtriser les bases des mathématiques et des statistiques. Il est également essentiel de connaître les techniques d’analyse de données et les outils propres à la data science. Il existe de nombreuses façons de se former. Au-delà des parcours académiques classiques (diplômes ou études universitaires), vous pouvez apprendre à votre propre rythme grâce à une multitude de ressources : cours et tutoriels en ligne, livres, vidéos, et bien plus encore.
En plus de solides bases en mathématiques et en statistiques, les data scientists doivent maîtriser des langages de programmation comme Python, R et SQL. Ils doivent aussi savoir travailler avec de grands volumes de données, comprendre la visualisation, le traitement des données et la gestion des bases de données. Des compétences en machine learning (et parfois en deep learning) constituent également un atout important.
À l’échelle professionnelle, presque tous les secteurs font appel à la data science d’une manière ou d’une autre. Les organisations de santé l’utilisent pour détecter des maladies et améliorer les traitements, tandis que les entreprises financières s’en servent pour repérer et prévenir la fraude. Dans tous les domaines, la data science joue aussi un rôle clé en marketing, qu’il s’agisse de concevoir des systèmes de recommandation ou d’analyser le taux de désabonnement.
Oui. La data science est l’un des secteurs à la croissance la plus rapide, aux États-Unis comme ailleurs. C’est également l’un des secteurs qui rémunèrent le mieux. Selon Payscale, les data scientists expérimentés gagnent en moyenne 97 609 $ et affichent un taux d'épanouissement de quatre étoiles sur cinq aux États-Unis.
Il y a plusieurs éléments à prendre en compte. Tout d’abord, les diplômes conventionnels en data science peuvent être très difficiles à obtenir et exigent souvent d’excellents résultats académiques. Ensuite, les compétences nécessaires demandent du temps et de la persévérance : il faut parfois plusieurs mois pour maîtriser les bases, ainsi qu’une vraie expérience pratique pour décrocher un premier poste dans le domaine.
Oui, une certaine expérience du codage est nécessaire, notamment en Python, R, SQL, Java ou C/C++. Cela dit, grâce à sa syntaxe simple et intuitive, Python reste le langage privilégié des débutants.
Sans expérience préalable en programmation ou en mathématiques, il faut généralement 7 à 12 mois d’apprentissage intensif pour atteindre le niveau d’un data scientist débutant. Mais il est essentiel de garder à l’esprit qu’acquérir uniquement les bases théoriques ne suffit pas : ce qui forme vraiment un data scientist, c’est la pratique et la capacité à appliquer ces concepts sur des projets concrets.
Une fois les bases de la data science maîtrisées, vous pouvez vous spécialiser dans de nombreux domaines : machine learning, intelligence artificielle, analyse de Big Data, business intelligence, exploration de données, et bien plus encore.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.