Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer
Earned oct. 19, 2025 EDT
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud
Earned oct. 18, 2025 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 18, 2025 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 12, 2025 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned oct. 9, 2025 EDT
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned sept. 15, 2025 EDT
Data Migration Tool
Earned sept. 6, 2025 EDT
Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production.
Les participants s'entraîneront à utiliser l'ingestion en flux continu de Vertex AI Feature Store au niveau du SDK.
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Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.
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Dans ce cours, vous allez acquérir les connaissances et les outils nécessaires pour identifier les problématiques uniques auxquelles les équipes MLOps sont confrontées lors du déploiement et de la gestion de modèles d'IA générative. Vous verrez également en quoi Vertex AI permet aux équipes d'IA de simplifier les processus MLOps et de faire aboutir leurs projets d'IA générative.
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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.
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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"
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With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency.
This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.
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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.
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Ce cours apporte aux professionnels du machine learning les techniques, les bonnes pratiques et les outils essentiels pour évaluer les modèles d'IA prédictive et générative. L'évaluation des modèles est primordiale pour s'assurer que les systèmes de ML fournissent des résultats fiables, précis et de haut niveau en production.
Les participants acquerront une connaissance approfondie de diverses métriques et méthodologies d'évaluation, ainsi que de leur application appropriée dans différents types de modèles et tâches. Le cours mettra l'accent sur les défis uniques posés par les modèles d'IA générative et proposera des stratégies pour les relever efficacement. Grâce à la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, les participants apprendront à implémenter des processus d'évaluation rigoureux pour la sélection, l'optimisation et la surveillance continue des modèles.
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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.
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Explore a variety of techniques for using Gemini to understand image, audio, video, and live-streaming media. You will discover how meaningful information can be extracted from each of these forms of media to use in media-rich applications.
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Model Garden is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.
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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.
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Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models
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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.
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Learn how to create Hybrid Search applications using Vertex AI Vertex Search to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.
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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Vertex AI APIs, vector stores, and the LangChain framework.
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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.
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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Dans bien des services informatiques, il existe des divergences entre les avantages souhaités par les développeurs, à savoir l'agilité, et ceux des opérateurs, qui recherchent la stabilité. L'ingénierie de la fiabilité des sites (SRE) permet à Google d'aligner les mesures incitatives entre le développement et les opérations, et de proposer une assistance à la production critique. Adopter des pratiques techniques et culturelles de l'ingénierie SRE permet d'améliorer la collaboration entre les équipes métiers et informatiques. Ce cours présente les pratiques clés de l'ingénierie SRE façon Google, ainsi que le rôle déterminant que jouent les responsables IT et les chefs d'entreprise dans la réussite de son adoption au sein de leur organisation.
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Terminez le cours d'introduction Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la surveillance des machines virtuelles dans Compute Engine, l'utilisation de Cloud Monitoring pour la supervision multiprojet, l'extension des fonctionnalités de surveillance et de journalisation à Cloud Functions, la création et l'envoi de métriques d'application personnalisées, et la configuration d'alertes Cloud Monitoring en fonction de ces métriques personnalisées.
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Ce cours permet aux participants d'apprendre à créer des solutions hautement fiables et efficaces sur Google Cloud en s'appuyant sur des modèles de conception éprouvés. Il s'inscrit dans la continuité des cours "Concevoir une architecture avec Google Compute Engine" et "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine" et demande une expérience pratique des technologies abordées dans chaque cours. À travers un ensemble de présentations, d'activités de conception et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à définir des exigences techniques et commerciales, et à trouver un équilibre entre elles pour concevoir des déploiements Google Cloud hautement fiables et disponibles, sécurisés et économes.
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In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.
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This course dives into the world of media creation in Vertex AI using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.
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Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.
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Dans ce cours, vous utiliserez Google Agent Development Kit pour créer des systèmes multi-agents complexes. Vous développerez des agents équipés d'outils qui pourront interagir sur la base de flux et de relations parent-enfant. Vous allez exécuter vos agents en local et les déployer sur Vertex AI Agent Engine sous la forme d'un flux agentif géré, où les décisions concernant l'infrastructure et le scaling des ressources seront traitées par Agent Engine.
Veuillez noter que ces ateliers sont basés sur une version préliminaire du produit. Les mises à jour ne seront peut-être pas immédiatement reflétées dans le contenu.
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The course aims to train Google technical sales partners on the business value discovery process using proprietary content.
Course activities use an external tool (Yoodli). Refer to Yoodli's Terms of Service and Privacy Notice.
Note: The Yoodli Labs in this course will be deprecated on March 31st. We encourage you to finish your remaining Yoodli Labs before the March 31 deadline.
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Obtenez le badge de niveau Débutant Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL pour démontrer vos compétences en matière de migration, de configuration et de gestion des instances et bases de données Cloud SQL pour PostgreSQL.
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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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Vous souhaitez utiliser AI Hypercomputer ? Ce cours est conçu pour vous aider à vous lancer. Nous aborderons les principes de base de cet outil et comment il aide l'IA dans ses charges de travail. Vous découvrirez les différents composants d'un hypercalculateur, tels que les GPU, les TPU et les CPU, et apprendrez à choisir la méthode de déploiement la mieux adaptée à vos besoins.
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Ce cours a été conçu pour préparer les administrateurs Google Workspace à résoudre les problèmes courants liés à Google Workspace. Les participants s'entraîneront à diagnostiquer et résoudre des problèmes dans Gmail, Agenda et Drive, et à utiliser la console d'administration. Ils apprendront également à analyser des journaux d'audit pour résoudre des problèmes de sécurité, ainsi qu'à recueillir des informations et à exploiter les ressources disponibles pour résoudre et signaler des problèmes techniques.
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Ce cours apprend aux participants à sécuriser leur environnement Google Workspace. Les participants mettront en place des règles de mot de passe sécurisées ainsi que la validation en deux étapes pour gérer l'accès des utilisateurs. Ils utiliseront ensuite l'outil d'investigation de sécurité afin d'identifier et de résoudre les problèmes de sécurité de manière proactive. Ensuite, ils géreront l'accès aux applications tierces et les appareils mobiles afin d'assurer la sécurité. Pour finir, les participants appliqueront les mesures de sécurité des e-mails et de conformité pour protéger les données organisationnelles.
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Ce cours apporte aux participants des compétences de gouvernance des données dans leur environnement Google Workspace. Les participants étudieront l'utilisation de règles de protection contre la perte de données dans Gmail et Drive afin de prévenir les fuites de données. Ils apprendront ensuite à utiliser Google Vault pour la conservation et la récupération des données. Ils découvriront ensuite comment configurer les régions de données et les paramètres d'exportation afin de se conformer à la réglementation. Enfin, ils verront comment classifier les données à l'aide d'étiquettes pour améliorer l'organisation et renforcer la sécurité.
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Ce cours a été conçu pour présenter en détail les services principaux de Google Workspace. Les participants y apprendront à activer, désactiver et configurer les paramètres de ces services, dont Gmail, Agenda, Drive, Meet, Chat et Docs. Ensuite, ils découvriront comment déployer et gérer Gemini dans l'intérêt de leurs utilisateurs. Enfin, les participants examineront des cas d'utilisation d'AppSheet et d'Apps Script pour apprendre à automatiser des tâches et étendre les fonctionnalités des applications Google Workspace.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances Cloud Spanner pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des instances et des bases de données Cloud Spanner et interagir avec elles ; charger des bases de données Cloud Spanner à l'aide de différentes techniques ; sauvegarder des bases de données Cloud Spanner, définir des schémas et comprendre les plans de requête ; déployer une application Web moderne connectée à une instance Cloud Spanner.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances AlloyDB pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : effectuer les principales tâches et opérations AlloyDB, migrer de PostgreSQL vers AlloyDB, administrer une base de données AlloyDB et accélérer les requêtes analytiques à l'aide du moteur de données en colonnes AlloyDB.
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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 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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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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Ce cours a été conçu pour présenter la gestion des ressources et des utilisateurs dans Google Workspace. Les participants y apprendront à configurer des unités organisationnelles pour répondre aux besoins de leur organisation, et à gérer différents types de groupes Google. Ils développeront également une expertise dans la gestion des paramètres de domaine dans Google Workspace. Pour finir, ils apprendront à maîtriser l'optimisation et la structuration des ressources dans leur environnement Google Workspace.
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Terminez le cours intermédiaire Gérer Kubernetes dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la gestion des déploiements avec kubectl, la surveillance et le débogage d'applications sur Google Kubernetes Engine (GKE) et les techniques de livraison continue.
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Terminez le cours Architecture cloud : concevoir, implémenter et gérer pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le déploiement d'un site Web accessible publiquement à l'aide de serveurs Web Apache, la configuration d'une VM Compute Engine à l'aide de scripts de démarrage, la configuration d'une session RDP sécurisée à l'aide de règles de pare-feu et d'un hôte bastion Windows, la création d'une image Docker, son déploiement dans un cluster Kubernetes et sa mise à jour, et la création d'une instance Cloud SQL et l'importation d'une base de données MySQL. Le cours lié à ce badge de compétence est une excellente ressource pour comprendre les sujets qui seront abordés dans l'examen de certification Google Cloud Certified Professional Cloud Architect.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.
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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification qui permet de devenir Professional Cloud Architect. Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Ce cours aide les participants à se préparer à l'examen de certification Professional Cloud Security Engineer. Les participants se familiariseront avec les sujets d'examen au moyen d'une série de cours, de questions de diagnostic et de contrôles des connaissances. Au terme de ce cours, ils disposeront d'un livret d'exercices personnalisé qui les guidera pour le reste de leur préparation à la certification.
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Bienvenue dans le troisième cours de la série "Mise en réseau dans Google Cloud", intitulé "Architecture réseau".
Dans ce cours, vous allez explorer les principes fondamentaux de la conception d'architectures réseau efficaces et évolutives dans Google Cloud.
Dans le module 1 "Présentation de l'architecture réseau", nous vous présenterons d'abord les principaux composants et concepts de l'architecture réseau, y compris les sous-réseaux, les routes, les pare-feu et l'équilibrage de charge.
Dans le module 2 "Topologies de réseaux", nous aborderons ensuite diverses topologies de réseaux couramment utilisées dans Google Cloud, et examinerons leurs points forts et leurs points faibles.
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Ce cours développe les concepts abordés dans le cours "Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base". À travers des présentations, des démonstrations et des ateliers, les participants découvrent et implémentent Cloud Load Balancing.
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Bienvenue dans le sixième cours de notre série "Mise en réseau dans Google Cloud", consacré au cloud hybride et multicloud. Le premier module vous présentera différentes options de connectivité cloud, avec une analyse plus approfondie de Cloud Interconnect explorant ses différents types et fonctionnalités. Dans le deuxième module, il sera question de Cloud VPN, de son implémentation, des topologies de VPN haute disponibilité, ainsi que de l'outil Network Connectivity Center (NCC) qui permet d'optimiser la gestion. À la fin du cours, vous serez en mesure d'expliquer les différentes options de connectivité disponibles pour étendre à Google Cloud vos réseaux sur site ou dans d'autres clouds, et analyser l'adéquation de différents services Google Cloud de connectivité hybride et multicloud avec des cas d'utilisation spécifiques. C'est parti !
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Agents d'IA générative : transformer l'entreprise est le cinquième et dernier cours du parcours de formation "Leader en IA générative". Il aborde la façon dont les entreprises peuvent utiliser des agents d'IA générative personnalisés pour relever des défis métier spécifiques. Des exercices pratiques vous apprendront à créer un agent d'IA générative de base tout en découvrant les composants de ces agents, comme les modèles, les boucles de raisonnement et les outils.
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Le cours "Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler" est le quatrième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours présente les applications d'IA générative de Google, telles que Gemini pour Workspace et NotebookLM. Il vous guide à travers des concepts comme l'ancrage, la génération augmentée par récupération, la création de requêtes efficaces et la conception de workflows automatisés.
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Le cours "IA générative : se familiariser avec le domaine" est le troisième du parcours de formation "Leader en IA générative". L'IA générative change notre façon de travailler et d'interagir avec le monde autour de nous. En tant que responsable, comment pouvez-vous exploiter son potentiel pour obtenir des résultats commerciaux concrets ? Dans ce cours, vous allez découvrir les différentes couches qui composent une solution d'IA générative, les offres de Google Cloud et les facteurs à prendre en compte au moment de choisir une solution.
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Le cours "IA générative : découvrir les concepts fondamentaux" est le deuxième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative. Vous comprendrez également comment l'IA générative permet de relever les défis métier à l'aide des différents types de données. Enfin, vous découvrirez les stratégies de Google Cloud pour gérer les limites des modèles de fondation et quelles sont les grandes problématiques du développement et du déploiement d'une IA responsable et sécurisée.
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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des workflows DevOps dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de dépôts git avec Cloud Source Repositories, le lancement, la gestion et le scaling de déploiements sur Google Kubernetes Engine (GKE), et le développement de l'architecture de pipelines CI/CD qui automatisent la compilation d'images de conteneurs et leur déploiement vers GKE.
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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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Le cours "IA générative : au-delà du chatbot" est le premier du parcours de formation "Leader en IA générative" et n'a aucun prérequis. Ce cours vise à approfondir votre compréhension de base des chatbots afin de révéler le véritable potentiel de l'IA générative pour votre entreprise. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter toute la puissance de l'IA générative. Ce cours vous aidera également à identifier les facteurs à prendre en compte pour développer une stratégie d'IA générative efficace pour votre entreprise.
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Master your Cloud skills through hands-on labs and friendly competition! Cloud Hero challenges you to conquer a series of hands-on labs, putting your newfound knowledge to practice. Earn points for completing labs accurately, and rack up bonus points for speed. The leaderboard lets you see how you stack up against your peers – can you rise to the top? Remember to click "End" after finishing each lab to claim your well-deserved points.
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Ce cours présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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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 les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des données.
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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'attribution de rôles avec Identity and Access Management (IAM) ; la création et la gestion de comptes de service ; l'activation d'une connectivité privée sur les réseaux de cloud privé virtuel (VPC) ; la restriction de l'accès aux applications avec Identity-Aware Proxy ; la gestion des clés et des données chiffrées avec Cloud Key Management Service (KMS) ; et la création d'un cluster Kubernetes privé.
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Terminez le cours intermédiaire Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les principes d'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform, le provisionnement et la gestion des ressources Google Cloud avec des configurations Terraform, la gestion efficace des états (local et distant) et la modularisation du code Terraform à des fins de réutilisabilité et d'organisation.
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Ce cours présente aux participants des techniques pour surveiller et améliorer les performances de l'infrastructure et des applications dans Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations, d'ateliers pratiques et d'études de cas concrets, les participants se familiariseront avec la surveillance full stack, la gestion et l'analyse des journaux en temps réel, le débogage de code en production, le traçage des goulots d'étranglement affectant les performances des applications, et le profilage de l'utilisation du processeur et de la mémoire.
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Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.
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Ce cours vous aide à préparer l'examen pour obtenir la certification Associate Cloud Engineer. Vous découvrirez les domaines Google Cloud abordés dans l'examen et verrez comment créer un plan de formation pour améliorer vos connaissances de ces domaines.
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Ce cours est une introduction à Terraform pour Google Cloud. Il permet aux participants de découvrir comment Terraform peut être utilisé pour implémenter une Infrastructure as Code, et comment appliquer certaines de ses fonctionnalités essentielles pour créer et gérer une infrastructure Google Cloud.
Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant et en gérant des ressources Google Cloud à l'aide de Terraform.
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Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différentes technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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Terminez le cours d'introduction Dégager des insights des données BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de requêtes SQL, l'interrogation de tables publiques, le chargement d'exemples de données dans BigQuery, la résolution d'erreurs de syntaxe courantes avec l'outil de validation des requêtes de BigQuery et la création de rapports dans Looker Studio en se connectant aux données BigQuery.
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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.
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Dans ce cours, vous allez explorer l'ingénierie de données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et la façon dont ces éléments se retrouvent dans les offres Google Cloud. Vous apprendrez également à relever les défis liés à l'ingénierie de données.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with migrating from an Enterprise Data Warehouse (EDW) to BigQuery using the DMT tool and sample data. Learners will complete a lab that uses the DMT tool to transfer schema and data from Teradata to BigQuery.
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned mars 23, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned mars 23, 2026 EDT
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned mars 23, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned mars 22, 2026 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models
Earned mars 19, 2026 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use
Earned mars 16, 2026 EDT
Supervised Fine-tuning for Gemini
Earned mars 16, 2026 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned mars 16, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned mars 12, 2026 EDT
Model evaluation on Vertex AI
Earned mars 11, 2026 EDT
Understand and Respond to Media
Earned mars 11, 2026 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned mars 10, 2026 EDT
Empower Gen AI apps with tool use
Earned mars 9, 2026 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models
Earned mars 9, 2026 EDT
Explore Google's Gen AI Models
Earned mars 8, 2026 EDT
Implement Hybrid Search
Earned mars 8, 2026 EDT
Implement RAG with Vertex AI
Earned mars 7, 2026 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mars 1, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned fév. 26, 2026 EST
Développer une culture de l'ingénierie SRE façon Google
Earned fév. 15, 2026 EST
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned fév. 15, 2026 EST
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned fév. 14, 2026 EST
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK)
Earned jan. 25, 2026 EST
Generate and Edit Media in Vertex AI
Earned jan. 24, 2026 EST
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned jan. 24, 2026 EST
Déployer des systèmes multi-agents avec Agent Development Kit (ADK) et Agent Engine
Earned jan. 22, 2026 EST
Discover Business Value for Customers
Earned jan. 10, 2026 EST
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