Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned juin 11, 2025 EDT
Improve Vertex AI Search and Gemini Enterprise Search Results
Earned mai 20, 2025 EDT
Vertex AI Search and Gemini Enterprise Analytics
Earned mai 20, 2025 EDT
Vertex AI Search and Gemini Enterprise UI Configurations
Earned mai 20, 2025 EDT
Building Reports in Looker
Earned mai 17, 2025 EDT
Observabilité dans Google Cloud
Earned mai 17, 2025 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned mai 17, 2025 EDT
Journalisation et surveillance dans Google Cloud
Earned mai 17, 2025 EDT
Référence : infrastructure
Earned mai 14, 2025 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned mai 14, 2025 EDT
Migrating Hadoop Workloads
Earned mai 13, 2025 EDT
Inside Track: Dataflow Advanced
Earned mai 13, 2025 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned mai 13, 2025 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned mai 13, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned mai 10, 2025 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mai 9, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mars 11, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned fév. 28, 2025 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned fév. 28, 2025 EST
This course explores the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataproc.
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Migration from AWS EC2 to Google Cloud Compute Engine using Migrate to Virtual Machines (v5) using demo VM(s). It provides a proof-of-concept that walks you through the process of replicating a VM to doing test cutover and final cutover of the VM.
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This course aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks in rehosting applications from on-premise to Google Cloud. It also aims to re-platform applications to run in GKE. Learners will perform the tasks of Migrating MySQL, Angular, and Java applications from their on-premise machines to Google Cloud VM instances. Sample code will be used during the migration.
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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of Migration from Teradata to BigQuery using the Data Transfer Service and the Teradata TPT Export Utility. Sample Data will be used during both methods. Learners will complete a challenge lab that focuses on the process of transferring both schema, data and SQL from a Teradata data warehouse to BigQuery.
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In this course, you explore the four components that make up the BigQuery Migration Service. They are Migration Assessment, SQL Translation, Data Transfer Service, and Data Validation. You will use each of these tools to perform a migration using to BigQuery.
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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Dataflow and BigQuery.
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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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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 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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If you've worked with data, you know that some data is more reliable than other data.
In this course, you'll learn a variety of techniques to present the most reliable or useful results to your users. Create serving controls to boost or bury search results. Rank search results to ensure that each query is answered by the most relevant data. If needed, tune your search engine. Learn to measure search results to ensure your search applications deliver the best possible results to each user.
(Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
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AI Applications provides built-in analytics for your Vertex AI Search and Gemini Enterprise apps. Learn what metrics are tracked and how to view them in this course.
(Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
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Initial deployment of Vertex AI Search and Gemini Enterprise apps takes only a few clicks, but getting the configurations right can elevate a deployment from a basic off-the-shelf app to an excellent custom search or recommendations experience.
In this course, you'll learn more about the many ways you can customize and improve search, recommendations, and Gemini Enterprise apps.
(Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
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This course is designed for Looker users who want to create their own ad-hoc reports. It assumes experience of everything covered in our Get Started with Looker course (logging in, finding Looks & dashboards, adjusting filters, and sending data)
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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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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 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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Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.
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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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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating workloads from Hadoop environments to corresponding Google Cloud services and hosted products. The following will addressed will be: The Hadoop ecosystem and products Hadoop architecture and post migration architectures to Google Cloud Assessment Data transfer options Workload migrations, namely: Spark to Dataproc Serverless, Apache Oozie to Composer (Airflow), and Hive to BigQuery Security and governance Logging and Monitoring
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This course provided technical training in Google Cloud Dataflow, the foundational pillar of Google Cloud's streaming analytics solution. This training is intended for Google Cloud technical experts that are looking to further their understanding of Dataflow to advance sales-related technical evaluations, customer implementations, technical support, and data processing applications. This course explores topics related to Dataflow, including: Apache Beam SDK Google Cloud Dataflow Runner Autoscaling Logic Sources / Sinks Schemas / Dataflow SQL Dynamic Work RebalancingMonitoring, Troubleshooting, and Optimization Testing and CI/CD
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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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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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Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.
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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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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 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.
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc
Earned fév. 26, 2026 EST
AWS EC2 to Compute Engine
Earned fév. 13, 2026 EST
Modernization of Java Applications for Google Cloud
Earned fév. 1, 2026 EST
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned oct. 31, 2025 EDT
Teradata to BigQuery
Earned sept. 27, 2025 EDT
BigQuery Migration Service
Earned sept. 27, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Streaming Analytics
Earned juil. 23, 2025 EDT
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned juil. 21, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned juil. 4, 2025 EDT
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned juin 11, 2025 EDT
Improve Vertex AI Search and Gemini Enterprise Search Results
Earned mai 20, 2025 EDT
Vertex AI Search and Gemini Enterprise Analytics
Earned mai 20, 2025 EDT
Vertex AI Search and Gemini Enterprise UI Configurations
Earned mai 20, 2025 EDT
Building Reports in Looker
Earned mai 17, 2025 EDT
Observabilité dans Google Cloud
Earned mai 17, 2025 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned mai 17, 2025 EDT
Journalisation et surveillance dans Google Cloud
Earned mai 17, 2025 EDT
Référence : infrastructure
Earned mai 14, 2025 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned mai 14, 2025 EDT
Migrating Hadoop Workloads
Earned mai 13, 2025 EDT
Inside Track: Dataflow Advanced
Earned mai 13, 2025 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned mai 13, 2025 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned mai 13, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned mai 10, 2025 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mai 9, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mars 11, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned fév. 28, 2025 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned fév. 28, 2025 EST