Application Development with Cloud Run
Earned oct. 16, 2023 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned sept. 29, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned août 11, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 11, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 11, 2023 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned mars 21, 2023 EDT
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases
Earned mars 20, 2023 EDT
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud
Earned mars 20, 2023 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned mars 16, 2023 EDT
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer
Earned mars 11, 2023 EST
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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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 Créer un maillage de données avec Dataplex pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'un maillage de données avec Dataplex pour faciliter la sécurité, la gouvernance et la découverte des données sur Google Cloud. Cela comprend l'ajout de tags à des éléments, l'attribution de rôles IAM et l'évaluation de la qualité des données dans Dataplex.
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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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Intégrer le machine learning à des pipelines de données renforce la capacité à dégager des insights des données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Vertex AI.
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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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Dans le dernier volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons présenter les composants du modèle opérationnel de Dataflow. Nous examinerons les outils et techniques permettant de résoudre les problèmes et d'optimiser les performances des pipelines. Nous passerons ensuite en revue les bonnes pratiques en matière de test, de déploiement et de fiabilité pour les pipelines Dataflow. Nous terminerons par une présentation des modèles, qui permettent de faire évoluer facilement les pipelines Dataflow pour les adapter aux organisations comptant des centaines d'utilisateurs. Ces leçons vous aideront à vous assurer que votre plate-forme de données est stable et résiliente face aux imprévus.
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Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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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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Dans ce cours, vous allez vous exercer à résoudre des problèmes concrets rencontrés lors de la création de pipelines de flux données. L'objectif principal est de gérer des données continues et illimitées avec les produits Google Cloud.
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Ce cours a pour objectif d'aider les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification Professional Data Engineer. Les participants découvriront l'étendue et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen, puis évalueront leur niveau de préparation à l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Dans ce cours, les développeurs d'applications apprennent à concevoir et développer des applications cloud natives qui s'intègrent parfaitement aux services gérés de Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants apprendront à appliquer les bonnes pratiques de développement d'applications et à utiliser les services Google Cloud Storage appropriés pour le stockage d'objets, les données relationnelles, la mise en cache et les données analytiques.
Il est obligatoire de terminer une version de chaque atelier. Chaque atelier est disponible en Node.js. Dans la plupart des cas, les mêmes ateliers sont aussi disponibles en Python ou en Java. Vous pouvez terminer chaque atelier dans la langue que vous voulez.
Il s'agit du premier cours de la série "Developing Applications with Google Cloud". Une fois que vous l'aurez terminé, inscrivez-vous au cours "Securing and Integrating Components of your Application".
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Course Description:
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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
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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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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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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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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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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Dans le cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases," nous allons vous présenter l'organisation et les principes de Google Cloud. Nous vous apprendrons ensuite à créer et gérer des conteneurs de logiciels, puis nous vous ferons découvrir l'architecture de Kubernetes.
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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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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 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.
Se préparer à devenir Professional Cloud Architect
Earned jan. 30, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned oct. 10, 2024 EDT
Créer un maillage de données avec Dataplex
Earned oct. 9, 2024 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 8, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned sept. 11, 2024 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned sept. 10, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : opérations
Earned sept. 5, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned sept. 5, 2024 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned sept. 5, 2024 EDT
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned sept. 5, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned août 7, 2024 EDT
Getting Started with Application Development - Français
Earned fév. 5, 2024 EST
App Deployment, Debugging, and Performance - Français
Earned fév. 4, 2024 EST
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
Earned nov. 2, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned oct. 16, 2023 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned sept. 29, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned août 11, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 11, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 11, 2023 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned mars 21, 2023 EDT
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases
Earned mars 20, 2023 EDT
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud
Earned mars 20, 2023 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned mars 16, 2023 EDT
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer
Earned mars 11, 2023 EST