Dans ce deuxième volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons nous intéresser de plus près au développement de pipelines à l'aide du SDK Beam. Nous allons commencer par passer en revue les concepts d'Apache Beam. Nous allons ensuite parler du traitement des données par flux à l'aide de fenêtres, de filigranes et de déclencheurs. Nous passerons ensuite aux options de sources et de récepteurs dans vos pipelines, aux schémas pour présenter vos données structurées, et nous verrons comment effectuer des transformations avec état à l'aide des API State et Timer. Nous aborderons ensuite les bonnes pratiques qui vous aideront à maximiser les performances de vos pipelines. Vers la fin du cours, nous présentons le langage SQL et les DataFrames pour représenter votre logique métier dans Beam, et nous expliquons comment développer des pipelines de manière itérative à l'aide des notebooks Beam.
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Dans ce cours, vous découvrirez Cloud Run Functions, le produit FaaS (Functions as a Service) sans serveur et entièrement géré de Google qui vous permet d'implémenter du code de fonction dédié répondant aux requêtes HTTP et aux événements de votre infrastructure cloud.
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Découvrez comment utiliser NotebookLM afin de créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Vous allez passer en revue les fonctionnalités de NotebookLM, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
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Ce cours vous présente les applications basées sur des événements et vous apprend à utiliser l'orchestration et la chorégraphie de services pour coordonner les microservices. Tout au long des cours et des ateliers pratiques, vous allez apprendre à utiliser Workflows, Eventarc, Cloud Tasks et Cloud Scheduler pour créer des applications de microservices sur Google Cloud.
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Dans ce cours, vous apprendrez les bases du développement d'applications sur Google Cloud. Vous découvrirez les bonnes pratiques concernant les applications cloud, ainsi que la façon de choisir les options de calcul et de données adaptées à vos cas d'utilisation d'applications. Vous découvrirez l'IA générative et comment l'utiliser pour créer des applications. Vous explorerez l'authentification et l'autorisation, le déploiement d'applications, l'intégration et la livraison continues, ainsi que la surveillance et le réglage des performances de vos applications exécutées dans Google Cloud. Tout au long des présentations et des ateliers pratiques, vous apprendrez les bases de la création et de l'exécution d'applications sur Google Cloud.
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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 présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
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Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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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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Welcome Gamers! Create and test a prompt, create a conversation, and explore the prompt gallery, all while having fun! Explore Generative AI Studio in Vertex AI. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : développer des pipelines
Earned mai 7, 2026 EDT
Développer des applications avec Cloud Run Functions sur Google Cloud
Earned mai 3, 2026 EDT
Créer un guide de préparation à la certification : PMLE
Earned mars 8, 2026 EDT
Orchestration et chorégraphie de services sur Google Cloud
Earned fév. 27, 2026 EST
Les bases du développement d'applications avec Google Cloud
Earned jan. 30, 2026 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned déc. 13, 2025 EST
Mécanisme d'attention
Earned juil. 18, 2025 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned juil. 18, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned juil. 18, 2025 EDT
Generative AI Explorer
Earned août 30, 2023 EDT