Tom Wilson
Date d'abonnement : 2026
Ligue de Diamant
17046 points
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned août 17, 2026 EDT
Gérer la sécurité dans Google Cloud
Earned août 14, 2026 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : cloud hybride et multicloud
Earned août 8, 2026 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : architecture réseau
Earned août 7, 2026 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base
Earned août 7, 2026 EDT
Se préparer à devenir Professional Cloud Architect
Earned août 4, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned août 4, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned août 3, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned août 3, 2026 EDT
Créer des applications d'IA générative sur Google Cloud
Earned août 2, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned août 1, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned août 1, 2026 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 1, 2026 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 1, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned août 1, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned juil. 31, 2026 EDT
Systèmes de machine learning de production
Earned juil. 31, 2026 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned juil. 27, 2026 EDT
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned juil. 26, 2026 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned juil. 26, 2026 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned juil. 26, 2026 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned juil. 26, 2026 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned juil. 25, 2026 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned juil. 25, 2026 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned juil. 24, 2026 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned juil. 24, 2026 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned juil. 23, 2026 EDT
Créer un guide de préparation à la certification : PMLE
Earned juil. 21, 2026 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned juil. 19, 2026 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned juil. 19, 2026 EDT
Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog
Earned juil. 18, 2026 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : opérations
Earned juil. 17, 2026 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : développer des pipelines
Earned juil. 13, 2026 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned juil. 13, 2026 EDT
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned juil. 13, 2026 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned juil. 13, 2026 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned juil. 13, 2026 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned juil. 12, 2026 EDT
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned juil. 7, 2026 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned juil. 4, 2026 EDT
Ce cours permet aux participants d'apprendre à créer des solutions hautement fiables et efficaces sur Google Cloud en s'appuyant sur des modèles de conception éprouvés. Il s'inscrit dans la continuité des cours "Concevoir une architecture avec Google Compute Engine" et "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine" et demande une expérience pratique des technologies abordées dans chaque cours. À travers un ensemble de présentations, d'activités de conception et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à définir des exigences techniques et commerciales, et à trouver un équilibre entre elles pour concevoir des déploiements Google Cloud hautement fiables et disponibles, sécurisés et économes.
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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 "Sécurité dans Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Bonnes pratiques de sécurité dans Google Cloud".
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Bienvenue dans le sixième cours de notre série "Mise en réseau dans Google Cloud", consacré au cloud hybride et multicloud. Le premier module vous présentera différentes options de connectivité cloud, avec une analyse plus approfondie de Cloud Interconnect explorant ses différents types et fonctionnalités. Dans le deuxième module, il sera question de Cloud VPN, de son implémentation, des topologies de VPN haute disponibilité, ainsi que de l'outil Network Connectivity Center (NCC) qui permet d'optimiser la gestion. À la fin du cours, vous serez en mesure d'expliquer les différentes options de connectivité disponibles pour étendre à Google Cloud vos réseaux sur site ou dans d'autres clouds, et analyser l'adéquation de différents services Google Cloud de connectivité hybride et multicloud avec des cas d'utilisation spécifiques. C'est parti !
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Bienvenue dans le troisième cours de la série "Mise en réseau dans Google Cloud", intitulé "Architecture réseau".
Dans ce cours, vous allez explorer les principes fondamentaux de la conception d'architectures réseau efficaces et évolutives dans Google Cloud.
Dans le module 1 "Présentation de l'architecture réseau", nous vous présenterons d'abord les principaux composants et concepts de l'architecture réseau, y compris les sous-réseaux, les routes, les pare-feu et l'équilibrage de charge.
Dans le module 2 "Topologies de réseaux", nous aborderons ensuite diverses topologies de réseaux couramment utilisées dans Google Cloud, et examinerons leurs points forts et leurs points faibles.
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"Mise en réseau dans Google Cloud" est une série de cours en six parties. Bienvenue dans la première des six parties de notre série de cours "Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base".
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 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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Ce cours présente des points importants au sujet de la confidentialité et de la sécurité de l'IA. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place des pratiques recommandées de confidentialité et de sécurité de l'IA à l'aide de produits Google Cloud et d'outils Open Source.
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Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
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Ce cours présente le concept d'IA responsable et les principes associés. Il met en avant des techniques permettant d'identifier des données équitables ou biaisées, et de limiter les biais lors de l'utilisation de l'IA/du ML. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place de bonnes pratiques d'IA responsable à l'aide des produits Google Cloud et des outils Open Source.
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Les applications d'IA générative peuvent créer de nouvelles expériences utilisateur qu'il était quasiment impossible d'obtenir avant l'invention des grands modèles de langage (LLM). En tant que développeur d'applications, comment pouvez-vous utiliser l'IA générative pour créer des applications interactives et performantes sur Google Cloud ?
Dans ce cours, vous allez découvrir les applications d'IA générative, et comment vous pouvez utiliser la conception de requêtes et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des applications performantes à l'aide de LLM. Vous allez vous familiariser avec une architecture prête pour la production qui peut être utilisée pour les applications d'IA générative, et vous allez créer une application de chat basée sur des LLM et sur le RAG.
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Ce cours apporte aux professionnels du machine learning les techniques, les bonnes pratiques et les outils essentiels pour évaluer les modèles d'IA prédictive et générative. L'évaluation des modèles est primordiale pour s'assurer que les systèmes de ML fournissent des résultats fiables, précis et de haut niveau en production.
Les participants acquerront une connaissance approfondie de diverses métriques et méthodologies d'évaluation, ainsi que de leur application appropriée dans différents types de modèles et tâches. Le cours mettra l'accent sur les défis uniques posés par les modèles d'IA générative et proposera des stratégies pour les relever efficacement. Grâce à la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, les participants apprendront à implémenter des processus d'évaluation rigoureux pour la sélection, l'optimisation et la surveillance continue des modèles.
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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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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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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 présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production.
Les participants s'entraîneront à utiliser l'ingestion en flux continu de Vertex AI Feature Store au niveau du SDK.
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.
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Les organisations de toutes tailles exploitent le potentiel et la flexibilité du cloud afin de transformer leurs opérations. Toutefois, la gestion et le scaling des ressources cloud peuvent s'avérer complexes. Ce cours présente les concepts fondamentaux des opérations modernes, de la fiabilité et de la résilience dans le cloud, ainsi que la manière dont Google Cloud peut vous aider à atteindre ces objectifs.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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Les organisations qui migrent des données et des applications vers le cloud font face à des enjeux de sécurité en constante évolution. Ce cours présente les principes de base de la sécurité dans le cloud, les avantages de l'infrastructure sécurisée à la conception de Google Cloud et la stratégie de défense en profondeur. Il explique également comment les opérations basées sur l'IA et les outils de conformité aident les entreprises à respecter les exigences réglementaires strictes à l'échelle mondiale.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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De nombreuses entreprises traditionnelles utilisent d'anciens systèmes et d'anciennes applications qui ne peuvent plus satisfaire les attentes des clients d'aujourd'hui. Les chefs d'entreprise doivent régulièrement choisir entre deux options : entretenir leurs systèmes informatiques vieillissants et investir dans de nouveaux produits et services. Ce cours aborde ces problématiques et propose des solutions pour les résoudre à l'aide de la technologie cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) représentent une évolution importante de l'informatique et transforment rapidement un grand nombre de secteurs. Le cours "Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud" explore comment les organisations peuvent utiliser l'IA et le ML pour transformer leurs processus métier.
Ce cours fait partie du parcours de formation "Cloud Digital Leader". Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud est un atout de taille qui, lorsqu'elle est associée aux données, devient un catalyseur d'innovation et d'amélioration de l'expérience client. Le cours "Explorer la transformation des données avec Google Cloud" explique comment les entreprises peuvent exploiter le cloud pour rendre leurs données plus accessibles, exploitables et utiles.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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La transformation numérique est un processus essentiel pour les entreprises modernes. La première étape pour stimuler une innovation significative consiste à établir une base solide dans le cloud computing. Le cours "La transformation numérique avec Google Cloud" présente les technologies de base et les frameworks stratégiques qui aident les entreprises à moderniser leurs opérations. Ce cours aborde les concepts fondamentaux du cloud, l'infrastructure réseau mondiale et le modèle de responsabilité partagée pour aider les dirigeants à migrer vers le cloud en toute confiance.
Il fait partie du parcours de formation "Cloud Digital Leader", et vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de 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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Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différentes technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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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 montre comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers un cas d'utilisation pratique faisant intervenir la gestion de la relation client, vous étudierez le workflow de résolution d'un problème métier à l'aide de modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des instructions détaillées tout au long du codage des solutions à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python.
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Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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Terminez le cours d'introduction Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'un maillage de données avec Knowledge Catalog 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 Knowledge Catalog.
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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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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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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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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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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 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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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.
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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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