Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Haniya Azzahra
Date d'abonnement : 2021
Ligue de Diamant
7140 points
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned fév. 14, 2026 EST
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script
Earned fév. 14, 2026 EST
Create Agents with Generative Playbooks
Earned fév. 14, 2026 EST
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA
Earned fév. 14, 2026 EST
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned jan. 29, 2026 EST
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned jan. 29, 2026 EST
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery
Earned jan. 29, 2026 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned jan. 29, 2026 EST
Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery
Earned jan. 29, 2026 EST
Démarrer le développement d'applications avec Gemini Code Assist
Earned jan. 29, 2026 EST
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned jan. 29, 2026 EST
Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions
Earned jan. 29, 2026 EST
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned jan. 29, 2026 EST
Configurer des comptes de service et des rôles IAM pour Google Cloud
Earned jan. 29, 2026 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned jan. 29, 2026 EST
Améliorer les capacités du modèle Gemini
Earned jan. 29, 2026 EST
Atténuer les menaces et les failles avec Security Command Center
Earned jan. 29, 2026 EST
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned jan. 29, 2026 EST
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI
Earned jan. 28, 2026 EST
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned jan. 28, 2026 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned jan. 28, 2026 EST
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned jan. 28, 2026 EST
Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage
Earned jan. 27, 2026 EST
La surveillance dans Google Cloud
Earned jan. 27, 2026 EST
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI
Earned jan. 27, 2026 EST
Google Cloud Compute : principes de base
Earned jan. 26, 2026 EST
Créer des pipelines sans code sur Cloud Data Fusion
Earned sept. 26, 2021 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 26, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned sept. 26, 2021 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned sept. 25, 2021 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned sept. 25, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned sept. 25, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned sept. 25, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned sept. 24, 2021 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned sept. 24, 2021 EDT
Ce cours passe en revue les fonctionnalités de sécurité essentielles de Model Armor et vous prépare à utiliser le service. Vous découvrirez les risques de sécurité associés aux LLM et comment Model Armor protège vos applications d'IA.
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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.
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This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.
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L'intelligence artificielle (IA) offre des possibilités de transformation, mais elle présente également de nouveaux enjeux de sécurité. Ce cours apporte aux responsables de la sécurité et de la protection des données des stratégies pour gérer l'IA de façon sécurisée dans leurs organisations. Découvrez un framework pour identifier et atténuer de manière proactive les risques spécifiques à l'IA, protéger les données sensibles, assurer la conformité et construire une infrastructure d'IA résiliente. Choisissez des cas d'utilisation dans quatre secteurs d'activité différents pour savoir comment ces stratégies s'appliquent dans des scénarios réels.
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Terminez le cours intermédiaire Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'utilisation de requêtes multimodales pour extraire des informations de données textuelles et visuelles, la génération d'une description vidéo et la récupération d'informations qui ne sont pas incluses dans une vidéo en utilisant la multimodalité avec Gemini ; la création de métadonnées de documents contenant du texte et des images, la collecte de tous les éléments de texte pertinents, et l'impression de citations à l'aide de la génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval Augmented Generation) multimodale avec Gemini.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run.
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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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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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Terminez le cours intermédiaire Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : utiliser Gemini dans BigQuery pour générer et déboguer des requêtes SQL, effectuer une analyse des sentiments, résumer du texte et identifier des mots clés, générer des embeddings, créer un pipeline de RAG (génération augmentée par récupération), et implémenter la recherche vectorielle multimodale.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours 'Démarrer le développement d'applications avec Gemini Code Assist', dans lequel vous apprendrez à exploiter la puissance de l'assistant IA de codage de Google.
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Obtenez le badge de compétence de niveau débutant "Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen" pour démontrer
vos compétences dans les domaines suivants : reconnaissance d'image, traitement du langage naturel,
génération d'images à l'aide des puissants modèles Gemini et Imagen de Google, et déploiement d'applications sur la plate-forme Vertex AI.
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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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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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Obtenez le badge de compétence de niveau Débutant en suivant le cours Configurer des comptes de service et des rôles IAM pour Google Cloud. Vous y découvrirez les comptes de service, les rôles personnalisés et comment définir des autorisations à l'aide de gcloud.
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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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Validez le cours intermédiaire Améliorer les capacités du modèle Gemini pour recevoir un badge attestant de vos compétences dans les domaines suivants : utiliser les fonctionnalités avancées des modèles Gemini, y compris la génération et l'exécution de code, l'ancrage, la génération de contenu contrôlée, et la création de données synthétiques, afin de développer des applications d'IA plus puissantes et sophistiquées.
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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 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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Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'analyse d'images et de vidéos pour améliorer la création de contenu, et l'application de techniques d'appel de fonction dans l'API Gemini. Découvrez comment exploiter des techniques Gemini avancées et étendre les capacités de vos projets optimisés par l'IA, et explorez le fonctionnement de la génération de contenu multimodal.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Vertex AI 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 Vertex AI. 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 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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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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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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Terminez le cours d'introduction La surveillance dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : utiliser les outils Cloud Monitoring pour surveiller les ressources 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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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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Ce cours vous permet de vous familiariser avec Cloud Data Fusion, une plate-forme cloud native et sans code pour l'intégration de données. Les développeurs ETL, les ingénieurs de données et les analystes peuvent grandement bénéficier des transformations et connecteurs prédéfinis pour créer et déployer leurs pipelines sans avoir à écrire de code. Ce cours commence par un atelier d'introduction dans lequel les participants découvrent l'UI de Cloud Data Fusion. Ils apprennent ensuite à exécuter des pipelines par lot et en temps réel, ainsi qu'à utiliser le plug-in Wrangler intégré pour effectuer des transformations intéressantes sur les données.
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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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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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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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Terminez le cours d'introduction Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des données.
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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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Vous souhaitez générer des insights à partir de vos données marketing et créer des tableaux de bord ? Réunissez toutes vos données au même endroit afin d'effectuer des analyses à grande échelle et de créer des modèles. Apprenez à utiliser BigQuery et à interroger vos données pour créer des insights utiles, reproductibles et évolutifs. BigQuery est la base de données d'analyse à faible coût de Google, entièrement gérée et qui ne nécessite aucune opération (NoOps). Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données. Basé sur le langage SQL et le modèle de paiement à l'usage, BigQuery vous permet de vous concentrer sur l'analyse des données pour en dégager des informations pertinentes.
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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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Terminez le cours d'introduction Dégager des insights des données BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de requêtes SQL, l'interrogation de tables publiques, le chargement d'exemples de données dans BigQuery, la résolution d'erreurs de syntaxe courantes avec l'outil de validation des requêtes de BigQuery et la création de rapports dans Looker Studio en se connectant aux données BigQuery.
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned fév. 14, 2026 EST
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script
Earned fév. 14, 2026 EST
Create Agents with Generative Playbooks
Earned fév. 14, 2026 EST
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA
Earned fév. 14, 2026 EST
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned jan. 29, 2026 EST
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned jan. 29, 2026 EST
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery
Earned jan. 29, 2026 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned jan. 29, 2026 EST
Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery
Earned jan. 29, 2026 EST
Démarrer le développement d'applications avec Gemini Code Assist
Earned jan. 29, 2026 EST
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned jan. 29, 2026 EST
Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions
Earned jan. 29, 2026 EST
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned jan. 29, 2026 EST
Configurer des comptes de service et des rôles IAM pour Google Cloud
Earned jan. 29, 2026 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned jan. 29, 2026 EST
Améliorer les capacités du modèle Gemini
Earned jan. 29, 2026 EST
Atténuer les menaces et les failles avec Security Command Center
Earned jan. 29, 2026 EST
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned jan. 29, 2026 EST
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI
Earned jan. 28, 2026 EST
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned jan. 28, 2026 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned jan. 28, 2026 EST
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned jan. 28, 2026 EST
Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage
Earned jan. 27, 2026 EST
La surveillance dans Google Cloud
Earned jan. 27, 2026 EST
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI
Earned jan. 27, 2026 EST
Google Cloud Compute : principes de base
Earned jan. 26, 2026 EST
Créer des pipelines sans code sur Cloud Data Fusion
Earned sept. 26, 2021 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 26, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned sept. 26, 2021 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned sept. 25, 2021 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned sept. 25, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned sept. 25, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned sept. 25, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned sept. 24, 2021 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned sept. 24, 2021 EDT