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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Leela Reddy

Date d'abonnement : 2024

Ligue de Diamant

11137 points
Développer votre réseau Google Cloud Earned déc. 31, 2025 EST
Créer un réseau Google Cloud sécurisé Earned déc. 31, 2025 EST
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI Earned déc. 31, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud Earned déc. 31, 2025 EST
Partager des données avec Google Data Cloud Earned déc. 31, 2025 EST
Analyse de flux dans BigQuery Earned déc. 31, 2025 EST
Stocker, traiter et gérer des données sur Google Cloud – Ligne de commande Earned déc. 31, 2025 EST
Surveiller des environnements avec Google Cloud Managed Service pour Prometheus Earned déc. 31, 2025 EST
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud Earned déc. 30, 2025 EST
Utiliser le DevSecOps dans votre environnement Google Cloud Earned déc. 30, 2025 EST
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud Earned déc. 30, 2025 EST
Implémenter des workflows DevOps dans Google Cloud Earned déc. 30, 2025 EST
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability Earned déc. 28, 2025 EST
Premiers pas avec Sensitive Data Protection Earned déc. 28, 2025 EST
Level 3: Cloud Development Essentials Earned déc. 28, 2025 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud Earned déc. 27, 2025 EST
Résoudre des problèmes grâce à l'IA à l'aide des investigations Cloud Assist Earned déc. 26, 2025 EST
Développer des applications sans serveur avec Firebase Earned déc. 24, 2025 EST
Observabilité dans Google Cloud Earned déc. 24, 2025 EST
Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions Earned déc. 24, 2025 EST
Journalisation et surveillance dans Google Cloud Earned déc. 22, 2025 EST
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run Earned déc. 22, 2025 EST
Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage Earned déc. 22, 2025 EST
Implémenter des pipelines CI/CD sur Google Cloud Earned déc. 22, 2025 EST
Gérer Kubernetes dans Google Cloud Earned déc. 18, 2025 EST
How to Use TPUs for Inference Earned déc. 10, 2025 EST
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus Earned déc. 10, 2025 EST
Architecting an AI Inference Stack Earned déc. 10, 2025 EST
Développer une culture de l'ingénierie SRE façon Google Earned déc. 2, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base Earned nov. 29, 2025 EST

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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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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Obtenez un badge de compétence débutant en suivant le cours Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI. Dans ce cours, vous allez apprendre à extraire, traiter et capturer des données à l'aide de Document AI.

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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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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Partager des données avec Google Data Cloud. Vous pourrez ainsi acquérir une expérience pratique concernant les partenaires de partage de données Google Cloud, qui disposent d'ensembles de données propriétaires que les clients peuvent utiliser pour effectuer des analyses de données. Les clients s'abonnent à ces données et les interrogent dans leur propre plate-forme. Ils les enrichissent ensuite avec leurs propres ensembles de données et utilisent leurs outils de visualisation pour les tableaux de bord destinés à leur clientèle.

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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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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Surveiller des environnements avec Google Cloud Managed Service pour Prometheus, pendant lequel vous apprendrez à utiliser Kubernetes Monitoring avec Google Cloud Managed Service pour Prometheus.

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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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Dans ce cours, vous allez acquérir les compétences de base pour implémenter des pratiques DevSecOps sécurisées et efficaces sur Google Cloud. Vous apprendrez à sécuriser votre pipeline de développement avec des services Google Cloud tels qu'Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Deploy et l'autorisation binaire. Vous pourrez ainsi créer, tester et déployer des applications conteneurisées avec des contrôles de sécurité tout au long du pipeline CI/CD.

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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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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des workflows DevOps dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de dépôts git avec Cloud Source Repositories, le lancement, la gestion et le scaling de déploiements sur Google Kubernetes Engine (GKE), et le développement de l'architecture de pipelines CI/CD qui automatisent la compilation d'images de conteneurs et leur déploiement vers GKE.

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Terminez le cours d'introduction Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la surveillance des machines virtuelles dans Compute Engine, l'utilisation de Cloud Monitoring pour la supervision multiprojet, l'extension des fonctionnalités de surveillance et de journalisation à Cloud Functions, la création et l'envoi de métriques d'application personnalisées, et la configuration d'alertes Cloud Monitoring en fonction de ces métriques personnalisées.

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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 day, millions of apps depend on fast data reads, stable networks, and reliable backend logic to keep users connected. Delivering that experience starts with strong development and foundational skills. In this challenge, you’ll level up through ACE App Dev labs, write to Firestore using Python and TypeScript, and build confidence with essential Linux commands. You’ll also strengthen your networking basics. These labs give you the core abilities every cloud developer needs—clean app logic, solid network understanding, and command-line fluency.

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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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Les investigations Cloud Assist sont un outil basé sur l'IA pour le dépannage itératif dans les environnements Google Cloud. Il vise à aider les utilisateurs à résoudre les problèmes courants afin de trouver l'origine des dysfonctionnements qui peuvent survenir lorsqu'ils se servent des services Google Cloud. Ce cours permet aux ingénieurs DevOps, SRE et de plateforme d'acquérir les compétences nécessaires pour utiliser efficacement les investigations Cloud Assist afin de résoudre plus facilement les problèmes des services Google Cloud. La formation est axée sur les connaissances fondamentales qui permettent de réduire le temps de dépannage et d'améliorer l'efficacité opérationnelle globale des utilisateurs de 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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Bienvenue dans la seconde partie du cours "Observabilité dans Google Cloud". Ce cours présente les outils de gestion des performances des applications, y compris Error Reporting, Cloud Trace et Cloud Profiler.

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Obtenez le badge de compétence Débutant en suivant le cours Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions, dans lequel vous apprendrez à utiliser les fonctions Cloud Run via la console Google Cloud et la ligne de commande.

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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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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur sur Cloud Run pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'intégration de Cloud Run à Cloud Storage pour la gestion des données, la conception de systèmes asynchrones résilients à l'aide de Cloud Run et Pub/Sub, la construction de passerelles API REST reposant sur Cloud Run, et la création et le déploiement de services sur Cloud Run.

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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 Dataplex pour la gouvernance des données.

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Obtenez le badge de compétence intermédiaire en suivant le cours Implémenter des pipelines CI/CD sur Google Cloud, dans lequel vous apprendrez à utiliser Artifact Registry, Cloud Build et Cloud Deploy. Vous interagirez avec la console Cloud, Google Cloud CLI, Cloud Run et GKE. Vous apprendrez à créer des pipelines d'intégration continue, à stocker et sécuriser des artefacts, à rechercher des failles et à attester de la validité de versions approuvées. Vous vous entraînerez également à déployer des applications sur GKE et Cloud Run.

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Terminez le cours intermédiaire Gérer Kubernetes dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la gestion des déploiements avec kubectl, la surveillance et le débogage d'applications sur Google Kubernetes Engine (GKE) et les techniques de livraison continue.

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This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges.

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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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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1.

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Dans bien des services informatiques, il existe des divergences entre les avantages souhaités par les développeurs, à savoir l'agilité, et ceux des opérateurs, qui recherchent la stabilité. L'ingénierie de la fiabilité des sites (SRE) permet à Google d'aligner les mesures incitatives entre le développement et les opérations, et de proposer une assistance à la production critique. Adopter des pratiques techniques et culturelles de l'ingénierie SRE permet d'améliorer la collaboration entre les équipes métiers et informatiques. Ce cours présente les pratiques clés de l'ingénierie SRE façon Google, ainsi que le rôle déterminant que jouent les responsables IT et les chefs d'entreprise dans la réussite de son adoption au sein de leur organisation.

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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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