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Petro Onishchuk

Date d'abonnement : 2022

Ligue d'Argent

9000 points
Créer un entrepôt de données avec BigQuery Earned nov. 22, 2022 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : production Earned nov. 19, 2022 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : charges de travail Earned nov. 17, 2022 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases Earned nov. 15, 2022 EST
Créer un site Web sur Google Cloud Earned nov. 15, 2022 EST
Natural Language Processing on Google Cloud Earned nov. 14, 2022 EST
Launching into Machine Learning - Français Earned nov. 13, 2022 EST
How Google Does Machine Learning - Français Earned nov. 12, 2022 EST
[DEPRECATED] Secure Workloads in Google Kubernetes Engine Earned nov. 10, 2022 EST
Bonnes pratiques Google Kubernetes Engine : sécurité Earned nov. 9, 2022 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud Earned nov. 8, 2022 EST
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Français Earned nov. 7, 2022 EST
Security Best Practices in Google Cloud - Français Earned nov. 7, 2022 EST
Managing Security in Google Cloud - Français Earned nov. 5, 2022 EDT
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Français Earned nov. 4, 2022 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Français Earned nov. 4, 2022 EDT
Préparer la certification Professional Cloud Security Engineer Earned nov. 2, 2022 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé Earned nov. 1, 2022 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase Earned oct. 30, 2022 EDT
Configurer un réseau Google Cloud Earned oct. 29, 2022 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud Earned oct. 27, 2022 EDT
Développer votre réseau Google Cloud Earned oct. 25, 2022 EDT
Journalisation et surveillance dans Google Cloud Earned oct. 23, 2022 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine Earned oct. 21, 2022 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation Earned oct. 20, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux Earned oct. 18, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base Earned oct. 17, 2022 EDT
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer Earned oct. 15, 2022 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud Earned oct. 13, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français Earned oct. 12, 2022 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud Earned oct. 10, 2022 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base Earned oct. 9, 2022 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine Earned oct. 6, 2022 EDT

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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Dans ce cours, vous découvrirez la sécurité dans Kubernetes et Google Kubernetes Engine (GKE) (journaux et surveillance), ainsi que l'utilisation des services de stockage et de bases de données gérés Google Cloud à partir de GKE. Il s'agit du deuxième cours de la série "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous aux cours "Infrastructure Google Cloud fiable: conception et processus" ou "Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos".

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Le cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : charges de travail" vous fera découvrir de manière très complète le développement d'applications cloud natives. Tout au long de votre formation, vous étudierez les opérations Kubernetes, la gestion des déploiements, la mise en réseau GKE et le stockage persistant. Il s'agit du premier cours de la série "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : production".

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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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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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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.

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Quelles sont les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud ? En quoi consiste la plate-forme Vertex AI et comment pouvez-vous l'utiliser pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de machine learning AutoML sans écrire une seule ligne de code ? Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Google aborde le machine learning d'une façon particulière, qui consiste à fournir une plate-forme unifiée pour les ensembles de données gérés, ainsi qu'un magasin de caractéristiques et un moyen de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Il s'agit également de permettre aux utilisateurs d'étiqueter les données et de créer des notebooks Workbench à l'aide de frameworks tels que TensorFlow, Scikit Learn, Pytorch et R. Avec notre plate-forme Vertex AI, il est également possible d'entraîner des modèles personnalisés, de créer des pipelines de composants, …

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Earn a skill badge by completing the Secure Workloads in Google Kubernetes Engine quest, where you learn about security at scale on Google Kubernetes Engine (GKE) including how to: migrate containers from virtual machines to Google Kubernetes Engine, restrict network connections in GKE using firewalls and Network Policies, use role-based access controls (RBAC) in GKE, use Binary Authorization for security controls of your images, secure applications in GKE using 3 access levels: host, network, Kubernetes API, and harden GKE cluster configurations. 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 this skill badge quest, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.

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Préparez-vous pour Anthos. Cette collection d'ateliers pratiques sur les bonnes pratiques Google Kubernetes Engine se concentre sur la sécurité à grande échelle lorsque vous déployez et gérez des environnements GKE de production, et plus particulièrement sur le contrôle des accès basé sur les rôles, le renforcement, la mise en réseau VPC et l'autorisation binaire.

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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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Dans ce cours en auto-formation, les participants étudient des solutions d'atténuation des attaques pouvant survenir en de nombreux points d'une infrastructure basée sur Google Cloud, telles que des attaques par déni de service distribué (DDoS) ou par hameçonnage, ou des menaces liées à la classification et à l'utilisation de contenu. Ils découvriront également Security Command Center, Cloud Logging et les journaux d'audit, ainsi que l'utilisation de Forseti pour connaître l'état de conformité global avec les stratégies de sécurité de l'organisation.

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Ce cours en auto-formation présente une étude approfondie des contrôles et techniques de sécurité sur Google Cloud. À travers des présentations, des démonstrations et des ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient les composants d'une solution Google Cloud sécurisée, y compris les technologies de contrôle des accès à Cloud Storage, les clés de sécurité, les clés de chiffrement fournies par le client, les contrôles d'accès aux API, les champs d'application, les VM protégées, le chiffrement, et les URL signées. Le cours aborde également la sécurisation des environnements Kubernetes.

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Ce cours en auto-formation présente une étude approfondie des contrôles et techniques de sécurité sur Google Cloud. À travers des présentations enregistrées, des démonstrations et des ateliers pratiques, les participants explorent et déploient les composants d'une solution Google Cloud sécurisée (Cloud Identity, Resource Manager, Cloud IAM, les pare-feu de cloud privé virtuel, Cloud Load Balancing, l'appairage cloud, Cloud Interconnect et VPC Service Controls, par exemple). Ceci est le premier cours de la série "Security in Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Security Best Practices in Google Cloud".

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Bienvenue dans le deuxième cours de la série "Networking in Google Cloud", intitulé "Routing and Addressing". Dans ce cours, nous allons nous intéresser aux concepts centraux du routage et de l'adressage dans le contexte des fonctionnalités réseau de Google Cloud. Dans le module 1, nous poserons les bases en explorant le routage et l'adressage réseau dans Google Cloud. Nous verrons des composants clés tels que le routage IPv4, l'utilisation de vos propres adresses IP (BYOIP, Bring Your Own IP) et la configuration de Cloud DNS. Dans le module 2, nous nous concentrerons sur les options de connexion privée. Nous explorerons des cas d'utilisation et des méthodes permettant d'accéder à Google et à d'autres services de façon privée à l'aide d'adresses IP internes. À la fin de ce cours, vous aurez compris comment acheminer et gérer efficacement votre trafic réseau dans Google Cloud.

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"Networking in Google Cloud" est une série de cours en six parties. Bienvenue dans la première des six parties de notre série de cours "Networking in Google Cloud: Fundamentals".  Ce cours fournit une présentation complète des concepts fondamentaux de la mise en réseau, y compris les principes de base de la mise en réseau, les cloud privés virtuels (VPC) et le partage des réseaux VPC. Il traite également des techniques de journalisation et de surveillance des réseaux. 

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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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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Créer un réseau Google Cloud sécurisé, dans lequel vous découvrirez plusieurs ressources liées à la mise en réseau permettant de créer, de faire évoluer et de sécuriser vos applications sur Google Cloud.

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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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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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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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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 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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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 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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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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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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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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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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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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"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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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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