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Karol Woźniak

Date d'abonnement : 2020

Ligue d'Argent

47919 points
Observabilité dans Google Cloud Earned sept. 29, 2025 EDT
Atténuer les menaces et les failles avec Security Command Center Earned sept. 29, 2025 EDT
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud Earned sept. 17, 2025 EDT
Atténuer les failles de sécurité dans Google Cloud Earned sept. 10, 2025 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : équilibrage de charge Earned sept. 9, 2025 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : sécurité réseau Earned sept. 8, 2025 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base Earned sept. 8, 2025 EDT
Gérer la sécurité dans Google Cloud Earned sept. 7, 2025 EDT
L'accès privilégié avec IAM Earned sept. 3, 2025 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : cloud hybride et multicloud Earned août 26, 2025 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : architecture réseau Earned août 25, 2025 EDT
Utiliser des notebooks dans Vertex AI Earned mai 11, 2025 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE Earned fév. 21, 2025 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud Earned fév. 21, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative Earned fév. 5, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini pour les architectes cloud Earned fév. 5, 2025 EST
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos - Français Earned juin 8, 2024 EDT
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases Earned juin 2, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français Earned déc. 22, 2023 EST
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud Earned déc. 20, 2023 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud Earned déc. 19, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français Earned déc. 18, 2023 EST
Comprendre LookML dans Looker Earned déc. 9, 2023 EST
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PDE Earned nov. 28, 2023 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned nov. 25, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - Français Earned nov. 23, 2023 EST
Introduction à l'IA responsable Earned nov. 19, 2023 EST
Présentation des grands modèles de langage Earned nov. 19, 2023 EST
Présentation de l'IA générative Earned sept. 12, 2023 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned août 5, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned août 1, 2023 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : routage et adressage Earned août 1, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Engineering Earned juin 27, 2023 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base Earned nov. 14, 2022 EST
Développer une culture de l'ingénierie SRE façon Google Earned nov. 13, 2022 EST
Bonnes pratiques de sécurité dans Google Cloud Earned août 17, 2022 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base Earned mars 29, 2022 EDT
Kubernetes dans Google Cloud Earned jan. 2, 2022 EST

Bienvenue dans "Observabilité dans Google Cloud", la deuxième partie d'une série de deux cours. Nous vous conseillons de suivre la première partie, Journalisation et surveillance dans Google Cloud, avant de commencer. Ce cours présente les outils de gestion des performances des applications, y compris Error Reporting, Cloud Trace et Cloud Profiler.

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Terminez le cours intermédiaire Atténuer les menaces et les failles avec Security Command Center pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : prévenir et gérer les menaces environnementales, identifier et atténuer les failles des applications, et répondre aux anomalies de sécurité.

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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 développe les concepts abordés dans le cours "Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base". À travers des présentations, des démonstrations et des ateliers, les participants découvrent et implémentent Cloud Load Balancing.

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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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"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 fournit les connaissances de base pour sécuriser votre environnement Google Cloud. Vous découvrirez le modèle de sécurité de Google Cloud, y compris les principes zéro confiance et le modèle dit de "destin partagé". Vous configurerez des services d'identité tels que Cloud Identity et la fédération des identités des employés, gérerez le contrôle des accès à l'aide de rôles, de conditions et de stratégies IAM (Identity and Access Management), et implémenterez des contrôles de sécurité réseau tels que des VPC, des niveaux Cloud Firewall et VPC Service Controls pour créer un périmètre sécurisé. Ce cours, qui constitue la base du parcours de formation "Security in Google Cloud" , établit les principes fondamentaux requis pour deux parcours spécialisés ultérieurs : la série de cinq cours "Bonnes pratiques de sécurité dans Google Cloud" et la série de quatre cours "Limiter les menaces dans Google Cloud".

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Obtenez le badge de niveau Intermédiaire L'accès privilégié avec IAM démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les rôles personnalisés utilisant Identity and Access Management (IAM), le principe du moindre privilège, l'accès temporaire élevé juste à temps et la sécurité des applications Web utilisant Identity-Aware Proxy (IAP).

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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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Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.

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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook 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 Gemini Notebook, 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 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 différents outils, produits et technologies 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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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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE. Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.

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Bienvenue dans le cours "Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos". Il s'agit du premier cours du parcours "Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos". Anthos vous permet de créer et de gérer des applications modernes, et de les exécuter où vous le souhaitez. Anthos offre une expérience cohérente dans les environnements sur site et dans le cloud. Dans ce cours, nous allons vous présenter les modules qui vous permettront d'acquérir des compétences que vous utiliserez en tant qu'architecte ou administrateur responsable de l'exécution d'environnements Anthos. Les modules de ce cours incluent des vidéos, des ateliers pratiques et des liens vers des ressources de documentation utiles.

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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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Intégrer le machine learning à des pipelines de données renforce la capacité à dégager des insights des données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Vertex AI.

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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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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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Dans ce cours, vous mettrez en pratique vos connaissances sur LookML dans Looker. Vous apprendrez à écrire du code LookML pour créer des dimensions et des mesures, créer des tables dérivées et les joindre à des explorations, filtrer ces explorations et définir des règles de mise en cache dans LookML.

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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook pour créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Data Engineer. Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook dans Gemini Notebook, et apprendre à utiliser un guide d'étude pour vous entraîner à passer un examen de certification.

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative. Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.

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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.

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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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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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Bienvenue dans le deuxième cours de la série "Mise en réseau dans Google Cloud", intitulé "Routage et adressage". 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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Cette quête fondamentale est unique parmi les autres offres Qwiklabs. Les ateliers ont été conçus pour former les professionnels de l'informatique aux thèmes et aux services figurant dans la certification 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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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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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 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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Kubernetes est le système d'orchestration de conteneurs le plus populaire, et Google Kubernetes Engine a été conçu spécifiquement pour les déploiements gérés de Kubernetes dans Google Cloud. Dans ce cours de niveau avancé, vous allez suivre des ateliers pratiques pour apprendre à configurer les images et les conteneurs Docker, ainsi qu'à déployer des applications Kubernetes Engine opérationnelles. Vous allez également acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'orchestration de conteneurs à votre propre workflow. Vous cherchez un atelier challenge pratique pour démontrer vos compétences et valider vos connaissances ? Suivez cet atelier challenge complémentaire après avoir terminé ce cours et le cours Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.

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