Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
SNEHA KOPPULA
Date d'abonnement : 2023
Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK)
Earned mai 28, 2026 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned mai 26, 2026 EDT
Arcade Adventure: Modern App Deployment
Earned mai 24, 2026 EDT
Google Cloud Compute : principes de base
Earned mai 23, 2026 EDT
Arcade Base Camp May 2026
Earned mai 23, 2026 EDT
Créer un site Web sur Google Cloud
Earned mai 20, 2026 EDT
Déployer et gérer des applications sur Google App Engine
Earned mai 20, 2026 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned mai 15, 2026 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned mai 15, 2026 EDT
Work Meets Play: Expressive Efficiency
Earned mai 15, 2026 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned mai 14, 2026 EDT
Configurer un réseau Google Cloud
Earned mai 14, 2026 EDT
Skill Up Summer
Earned mai 14, 2026 EDT
Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage
Earned jan. 8, 2026 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned jan. 2, 2026 EST
Premiers pas avec Sensitive Data Protection
Earned jan. 2, 2026 EST
Work Meets Play: Burger Bytes
Earned déc. 27, 2025 EST
Analyse de flux dans BigQuery
Earned déc. 21, 2025 EST
Stocker, traiter et gérer des données sur Google Cloud – Ligne de commande
Earned déc. 20, 2025 EST
Mise en pratique : se préparer pour un poste d'analyste de données cloud
Earned déc. 16, 2025 EST
Transformation des données dans le cloud
Earned déc. 16, 2025 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned déc. 15, 2025 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned déc. 11, 2025 EST
Gestion et stockage des données dans le cloud
Earned déc. 9, 2025 EST
Mise en réseau dans Google Cloud : sécurité réseau
Earned déc. 9, 2025 EST
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned déc. 8, 2025 EST
Le pouvoir du storytelling : comment visualiser des données dans le cloud
Earned déc. 1, 2025 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned oct. 9, 2025 EDT
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned oct. 3, 2025 EDT
Terminez le cours intermédiaire Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK) pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : formuler des problèmes concrets de recherche sur les modèles de langage, créer un tokenizer simple, préparer un ensemble de données pour entraîner un modèle de langage Transformer, exécuter la boucle d'entraînement d'un petit modèle de langage.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.
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Building and running applications on Google Cloud can take many forms—and this adventure brings them together. Get hands-on with App Engine, Cloud Run, Kubernetes Engine, and Compute Engine as you deploy applications, manage scaling, and explore modern architectures, including the shift from monolithic to microservices.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Google Cloud Compute : principes de base, où vous apprendrez à utiliser des machines virtuelles (VM), des disques persistants et des serveurs Web à l'aide de Compute Engine.
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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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Obtenez un badge de compétence débutant en suivant le cours Créer un site Web sur Google Cloud. Ce cours s'appuie sur la série Get Cooking in Cloud et aborde les thèmes suivants :Déployer un site Web sur Cloud RunHéberger une application Web sur Compute EngineCréer, déployer et faire évoluer votre site Web sur Google Kubernetes EngineMigrer d'une application monolithique vers une architecture de microservices à l'aide de Cloud Build
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Suivez le cours Déployer et gérer des applications sur Google App Engine et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser App Engine avec Python, Go et PHP.
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Terminez le cours intermédiaire Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la configuration et la création d'images de conteneur Docker, la création et la gestion de clusters Google Kubernetes Engine (GKE), l'utilisation de kubectl pour gérer efficacement les clusters et le déploiement d'applications Kubernetes en appliquant des pratiques de livraison continue (CD) robustes.
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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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As platforms grow, maintaining speed, reliability, and seamless user experiences becomes critical. Inspired by Bobble AI and its journey to support millions of real-time interactions, this challenge explores how cloud-native systems are designed for efficiency at scale. You’ll work with Docker and Kubernetes to run and orchestrate applications, while also using IAM, Cloud Storage, and Monitoring to manage access, data, and performance. The result: a clearer view of how the right mix of containers, automation, and observability keeps modern applications fast, resilient, and efficient.
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Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language.
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Suivez le cours Configurer un réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Vous allez apprendre à effectuer des tâches élémentaires de gestion de réseaux sur Google Cloud Platform : créer un réseau personnalisé, ajouter des règles de pare-feu de sous-réseau, puis créer des VM et tester la latence lorsqu'elles communiquent entre elles.
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A season to build, experiment, and grow—one skill at a time. You’ll start with the fundamentals of networking, creating the foundation that connects everything together. From there, you’ll step into automation and application development using Cloud Scheduler, App Engine, and machine learning APIs. By the end, you’ll have a more confident, hands-on understanding of how modern applications are built, connected, and run on the cloud.
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Terminez le cours d'introduction Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage pour recevoir un badge de compétence dans les domaines suivants : sécuriser et configurer un bucket Cloud Storage, utiliser Gemini pour générer du texte, gérer le contrôle des accès IAM et créer un lac Knowledge Catalog pour la gouvernance des données.
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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 Managed Service for Apache Spark, 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 Premiers pas avec Sensitive Data Protection pour recevoir un badge de compétence dans le domaine suivant : utilisation des services Sensitive Data Protection (y compris l'API Cloud Data Loss Prevention) pour inspecter, masquer et supprimer les éléments d'identification des données sensibles dans Google Cloud.
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Every second counts when a line of cars is waiting at the drive-thru. Wendy’s is using Google Cloud to turn data and AI into faster, more accurate ordering—handling countless menu combinations without slowing things down. In this challenge, you’ll tap into the same ideas. You’ll create clear dashboards with Looker, shape and query data in BigQuery and Cloud SQL, apply machine learning and language analysis to spot patterns, and keep systems reliable with Kubernetes and data platforms. It’s about learning how smart data and AI come together to keep experiences smooth, even at peak speed.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyse de flux dans BigQuery, où vous utiliserez Pub/Sub, Dataflow et BigQuery ensemble pour diffuser des données afin de les analyser.
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Cloud Storage, Cloud Functions et Cloud Pub/Sub sont tous des services Google Cloud Platform qui peuvent être utilisés pour stocker, traiter et gérer des données. Ces trois services peuvent être utilisés ensemble pour créer différentes applications basées sur les données. Dans ce cours qui ouvre droit à un badge de compétence, vous allez utiliser Cloud Storage pour stocker des images, Cloud Functions pour les traiter et Cloud Pub/Sub pour les envoyer à une autre application.
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Ce cours est le dernier sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Dans ce cours, vous allez combiner les connaissances et compétences de base acquises lors des quatre premiers cours et les appliquer dans un projet pratique de synthèse axé sur la réalisation d'un projet complet sur le cycle de vie des données. Vous vous entraînerez à utiliser des outils cloud pour acquérir, stocker, traiter, analyser, visualiser et communiquer efficacement des insights sur les données. À la fin du cours, vous aurez réalisé un projet démontrant votre capacité à structurer efficacement des données provenant de plusieurs sources, à présenter des solutions aux différentes personnes concernées et à visualiser des insights sur les données à l'aide d'un logiciel cloud. Vous actualiserez également votre CV et vous vous entraînerez à passer des entretiens pour vous préparer à postuler.
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Ce cours est le troisième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous commencerez par découvrir le parcours des données, de la collecte aux insights. Vous apprendrez ensuite à utiliser SQL pour convertir des données brutes en un format utilisable. Vous verrez aussi comment transformer de grands volumes de données à l'aide d'un pipeline de données. Enfin, vous vous entraînerez à appliquer des stratégies de transformation à des ensembles de données réels pour répondre à des besoins métier.
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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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Ce cours est le deuxième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Il explique comment les données sont structurées et organisées. Vous allez acquérir une expérience pratique de l'architecture de data lakehouse et de ses composants cloud comme BigQuery, Google Cloud Storage et DataProc pour stocker, analyser et traiter efficacement de grands ensembles de données.
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Bienvenue dans le quatrième cours de la série "Mise en réseau dans Google Cloud". Dans ce cours, vous allez découvrir en détail les services permettant de protéger votre infrastructure réseau Google Cloud. Le premier module "Protection contre les attaques par déni de service distribué (DDoS)" explique comment renforcer la protection de votre réseau contre les attaques par déni de service distribué (DDoS) afin de garantir une disponibilité ininterrompue de vos services. Dans le deuxième module "Contrôler l'accès aux réseaux VPC", vous découvrirez le contrôle des accès aux réseaux, qui vous permet de définir des autorisations afin de déterminer qui peut accéder à vos ressources et de quelle manière. Enfin, dans le troisième module "Surveillance et analyse avancées de la sécurité", nous verrons comment détecter les menaces potentielles et y répondre de manière proactive, en assurant la sécurité et la résilience de votre environnement Google Cloud. À la fin de ce cours, vous aurez acquis u…
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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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Ce cours est le quatrième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Dans ce cours, vous allez développer des compétences associées aux cinq étapes clés de la visualisation des données dans le cloud : le storytelling, la planification, l'exploration des données, la création de visualisations et le partage des données avec d'autres personnes. Vous allez approfondir votre connaissance des interfaces et de l'expérience utilisateur pour créer des wireframes de visualisations cloud natives percutantes. Vous travaillerez également avec des outils de visualisation de données cloud natifs pour explorer des ensembles de données, créer des rapports et concevoir des tableaux de bord qui favorisent la prise de décisions et la collaboration.
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Ce cours est le premier sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous définirez le domaine de l'analyse de données cloud, et décrirez les rôles et responsabilités d'un analyste de données cloud dans l'acquisition, le stockage, le traitement et la visualisation des données. Vous étudierez l'architecture des outils Google Cloud tels que BigQuery et Cloud Storage, et verrez comment les utiliser efficacement pour structurer et présenter les données, ainsi que pour générer des rapports.
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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.
Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK)
Earned mai 28, 2026 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned mai 26, 2026 EDT
Arcade Adventure: Modern App Deployment
Earned mai 24, 2026 EDT
Google Cloud Compute : principes de base
Earned mai 23, 2026 EDT
Arcade Base Camp May 2026
Earned mai 23, 2026 EDT
Créer un site Web sur Google Cloud
Earned mai 20, 2026 EDT
Déployer et gérer des applications sur Google App Engine
Earned mai 20, 2026 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned mai 15, 2026 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned mai 15, 2026 EDT
Work Meets Play: Expressive Efficiency
Earned mai 15, 2026 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned mai 14, 2026 EDT
Configurer un réseau Google Cloud
Earned mai 14, 2026 EDT
Skill Up Summer
Earned mai 14, 2026 EDT
Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage
Earned jan. 8, 2026 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned jan. 2, 2026 EST
Premiers pas avec Sensitive Data Protection
Earned jan. 2, 2026 EST
Work Meets Play: Burger Bytes
Earned déc. 27, 2025 EST
Analyse de flux dans BigQuery
Earned déc. 21, 2025 EST
Stocker, traiter et gérer des données sur Google Cloud – Ligne de commande
Earned déc. 20, 2025 EST
Mise en pratique : se préparer pour un poste d'analyste de données cloud
Earned déc. 16, 2025 EST
Transformation des données dans le cloud
Earned déc. 16, 2025 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned déc. 15, 2025 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned déc. 11, 2025 EST
Gestion et stockage des données dans le cloud
Earned déc. 9, 2025 EST
Mise en réseau dans Google Cloud : sécurité réseau
Earned déc. 9, 2025 EST
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned déc. 8, 2025 EST
Le pouvoir du storytelling : comment visualiser des données dans le cloud
Earned déc. 1, 2025 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned oct. 9, 2025 EDT
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned oct. 3, 2025 EDT