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Carime Favaro

Date d'abonnement : 2022

Ligue de bronze

8610 points
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud Earned nov. 29, 2023 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine Earned nov. 5, 2023 EST
Les bases de Google Cloud Earned nov. 3, 2023 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation Earned oct. 18, 2023 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine Earned oct. 10, 2023 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux Earned fév. 14, 2023 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base Earned jan. 31, 2023 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base Earned déc. 7, 2022 EST
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer Earned oct. 18, 2022 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud Earned juin 14, 2022 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud Earned mai 11, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français Earned avr. 28, 2022 EDT

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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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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Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec les outils et services fondamentaux de Google Cloud. Des vidéos facultatives vous fourniront davantage de contexte et vous permettront de réviser les concepts abordés lors des ateliers pratiques. Ce premier cours sur les bases de Google Cloud est recommandé aux personnes qui s'intéressent à Google Cloud. Vous pouvez le suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, à la fin, vous aurez acquis des compétences pratiques utiles pour lancer votre premier projet Google Cloud. De l'écriture de lignes de commande Cloud Shell au déploiement de votre première machine virtuelle en passant par l'exécution d'applications sur Kubernetes Engine ou avec l'équilibrage de charge, 'Les bases de Google Cloud' constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme.

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Ce cours à la demande accéléré présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants explorent et déploient des éléments de solution, y compris l'interconnexion sécurisée de réseaux, l'équilibrage de charge, l'autoscaling, l'automatisation de l'infrastructure et les services gérés.

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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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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants l'infrastructure complète et flexible de Google Cloud Platform ainsi que les services de plate-forme fournis, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de vidéos de présentation, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que les réseaux, les systèmes et les services applicatifs. Ce cours aborde également le déploiement de solutions pratiques, telles que les clés de chiffrement fournies par le client, la gestion de la sécurité et des accès, les quotas et la facturation, ainsi que la surveillance des ressources.

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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des réseaux, des machines virtuelles et des services d'applications. Vous découvrirez comment utiliser Google Cloud via la console et Cloud Shell. Vous en apprendrez également plus sur le rôle d'un architecte cloud, sur les approches de la conception d'infrastructure et sur la configuration de réseaux virtuels avec Virtual Private Cloud (VPC), les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les adresses IP, les routes et les règles de pare-feu.

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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 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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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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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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