Ridho Hery Winarto
Date d'abonnement : 2023
Ligue d'Or
26652 points
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned jan. 20, 2026 EST
Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage
Earned jan. 20, 2026 EST
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned jan. 20, 2026 EST
Google Cloud Compute : principes de base
Earned jan. 20, 2026 EST
[DEPRECATED] Gemini pour les développeurs d'applications
Earned sept. 2, 2024 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned sept. 2, 2024 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned sept. 2, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned sept. 2, 2024 EDT
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery
Earned sept. 1, 2024 EDT
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language
Earned sept. 1, 2024 EDT
Analyser des images avec l'API Cloud Vision
Earned sept. 1, 2024 EDT
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned août 31, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned août 31, 2024 EDT
Gérer Kubernetes dans Google Cloud
Earned août 31, 2024 EDT
Surveiller et gérer les ressources Google Cloud
Earned août 31, 2024 EDT
Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL
Earned août 30, 2024 EDT
Créer des objets LookML dans Looker
Earned août 29, 2024 EDT
Créer et gérer des instances AlloyDB
Earned août 27, 2024 EDT
Explorateur de l'IA générative – Agent Platform
Earned août 24, 2024 EDT
Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud
Earned août 24, 2024 EDT
Bases : Données, ML, IA
Earned août 24, 2024 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PCA
Earned juil. 29, 2023 EDT
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned mai 24, 2023 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned mai 23, 2023 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
Earned mai 15, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned mai 14, 2023 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned avr. 13, 2023 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned avr. 12, 2023 EDT
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud
Earned avr. 12, 2023 EDT
Journalisation et surveillance dans Google Cloud
Earned avr. 11, 2023 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned avr. 10, 2023 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned avr. 7, 2023 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned avr. 4, 2023 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned avr. 3, 2023 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mars 30, 2023 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen ACE
Earned mars 29, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mars 11, 2023 EST
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned mars 11, 2023 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mars 8, 2023 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned mars 8, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned mars 8, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
Earned mars 7, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
Earned mars 7, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
Earned mars 7, 2023 EST
Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Agent Platform pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le prompt engineering (ingénierie des requêtes), l'analyse d'images et les techniques d'IA générative multimodale dans Agent Platform. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets.
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Terminez le cours d'introduction Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage badge de compétence dans les domaines suivants : Utiliser des API pour travailler avec des ressources Cloud Storage, y compris l'API Cloud Storage.
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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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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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les développeurs à créer des applications. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer du code, de recommander des services Google Cloud et de générer du code pour vos applications. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de développement d'applications.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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L'utilisation de la puissance de calcul à grande échelle pour détecter des modèles et lire des images est l'une des technologies fondamentales de l'IA, des voitures sans conducteur à la reconnaissance faciale. Google Cloud Platform offre une vitesse et une précision de pointe grâce à des systèmes qui peuvent être utilisés simplement en appelant des API. Doté en plus d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Dans ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement de l'image. Au cours de divers ateliers, vous allez étiqueter des images, détecter des visages et des points de repère, mais aussi extraire, analyser et traduire du texte à partir d'images.
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Il n'a échappé à personne que le machine learning est une technologie très dynamique, et Google Cloud Platform a joué un rôle déterminant dans son développement. Doté d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Avec ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement du langage. Au cours de divers ateliers, vous allez extraire des entités à partir de texte, effectuer une analyse des sentiments et de la syntaxe, ainsi que transcrire du contenu audio avec l'API Speech-to-Text.
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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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Validez le cours intermédiaire Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery pour recevoir un badge attestant de vos compétences dans les domaines suivants : créer des ensembles de données dans BigQuery en important des fichiers CSV et JSON ; utiliser des concepts d'analyse SQL sophistiqués dans BigQuery, y compris utiliser BigQuery ML pour entraîner un modèle de prédiction de buts à partir de données de rencontres de football et évaluer le caractère exceptionnel des buts marqués lors de la Coupe du monde.
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Obtenez un badge de compétence en effectuant la quête Analyser les sentiments avec l'API Natural Language, qui vous explique comment l'API extrait le sentiment à partir d'un texte.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyser des images avec l'API Cloud Vision. Vous y découvrirez comment exploiter l'API Cloud Vision pour diverses tâches, y compris l'extraction de texte à partir d'images.
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Obtenez un badge de compétence en validant le cours Analyser la parole et le langage avec les API Google, dans lequel vous apprendrez à utiliser les API Natural Language et Speech en conditions réelles.
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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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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Terminez le cours d'introduction Surveiller et gérer les ressources Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : accorder et révoquer des autorisations IAM ; installer des agents Monitoring et Logging ; créer, déployer et tester une fonction Cloud Run basée sur des événements.
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Obtenez le badge de niveau Débutant Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL pour démontrer vos compétences en matière de migration, de configuration et de gestion des instances et bases de données Cloud SQL pour PostgreSQL.
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Terminez le cours d'introduction Créer des objets LookML dans Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des dimensions, des mesures, des vues et des tables dérivées ; définir des types de filtres et de mesures en fonction des exigences ; mettre à jour les dimensions et les mesures ; créer et affiner des explorations ; joindre des vues à des explorations existantes et choisir les objets LookML à créer en fonction des exigences métier.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances AlloyDB pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : effectuer les principales tâches et opérations AlloyDB, migrer de PostgreSQL vers AlloyDB, administrer une base de données AlloyDB et accélérer les requêtes analytiques à l'aide du moteur de données en colonnes AlloyDB.
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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Agent Platform" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. En suivant ces ateliers, vous apprendrez à utiliser les modèles Gemini dans Agent Platform. Vous découvrirez également comment prompter, les bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser les prompts pour l'idéation, la classification, l'extraction et la synthèse de texte, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide d'un entraînement personnalisé dans Agent Platform et à le déployer sur un point de terminaison dans Agent Platform.
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Obtenez le badge de compétence de niveau intermédiaire en suivant le cours Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud. Vous y apprendrez à utiliser TensorFlow et Vertex AI pour créer et entraîner des modèles de machine learning. Vous interagissez principalement avec les notebooks Vertex AI Workbench gérés par l'utilisateur.
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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes en vogue dans le domaine de l'informatique. Ce sont toutefois des disciplines pointues, pour lesquelles il n'est pas toujours simple de trouver des documents de référence. Heureusement, Google Cloud propose des services conviviaux dédiés, ainsi que ce cours d'introduction, pour vous aider à faire vos premiers pas avec des outils comme BigQuery, l'API Cloud Speech et Video Intelligence.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide d'étude personnalisé pour l'examen de certification Professional Cloud Architect.
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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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 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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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
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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 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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Ce cours en deux parties s'intitule "Journalisation, surveillance et observabilité dans Google Cloud". Les principaux outils pour les opérations de Google Cloud relèvent de deux catégories : les composants orientés opérations et la gestion des performances des applications. Le cours "Journalisation et surveillance dans Google Cloud" aborde les composants orientés opérations, y compris Logging, Monitoring et Service Monitoring. Une fois ce cours terminé, nous vous conseillons de suivre la deuxième partie, Observabilité dans Google Cloud, pour en savoir plus sur les outils de gestion des performances des applications disponibles.
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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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"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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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide d'étude personnalisé pour l'examen de certification Associate Cloud 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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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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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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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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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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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce dernier cours de la série présente les services de big data gérés, ainsi que le machine learning et sa valeur. Il explique également comment aller plus loin pour démontrer vos compétences dans Google Cloud en o…
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce troisième cours aborde les outils d'automatisation et de gestion du cloud, ainsi que la création de réseaux sécurisés.
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce premier cours offre une vue d’ensemble du cloud computing, des façons d’utiliser Google Cloud et des différentes options de calcul.
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