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Lucas Pereira
Date d'abonnement : 2026
Ligue de Diamant
9378 points
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned oct. 29, 2026 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned oct. 24, 2026 EDT
Gérer la mémoire et l'état des agents
Earned oct. 24, 2026 EDT
Introduction to Looker
Earned oct. 22, 2026 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned oct. 22, 2026 EDT
Ajouter des capacités aux agents à l'aide d'outils
Earned oct. 21, 2026 EDT
Principes de base de l'analyse de données Google Cloud
Earned oct. 19, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google
Earned oct. 19, 2026 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned oct. 19, 2026 EDT
IA centrée sur l'humain
Earned oct. 19, 2026 EDT
Google Cloud Compute : principes de base
Earned oct. 17, 2026 EDT
Orchestrer des workflows multi-agents avec Gemini Enterprise
Earned oct. 17, 2026 EDT
Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK)
Earned oct. 16, 2026 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned oct. 15, 2026 EDT
Créer votre première application Gemini Enterprise
Earned oct. 13, 2026 EDT
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
Earned oct. 13, 2026 EDT
Optimiser le comportement des agents
Earned oct. 11, 2026 EDT
Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK)
Earned oct. 11, 2026 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned oct. 10, 2026 EDT
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
Earned oct. 10, 2026 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned oct. 9, 2026 EDT
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned oct. 7, 2026 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned oct. 5, 2026 EDT
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
Earned oct. 2, 2026 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned oct. 2, 2026 EDT
Créer des systèmes multi-agents collaboratifs avec ADK et MCP
Earned sept. 25, 2026 EDT
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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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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Vous avez créé des agents LLM de base qui répondent aux requêtes. Nous allons maintenant en faire des agents avec état. Utilisez l'état de session pour concevoir des agents capables de conserver le contexte, de mémoriser les préférences de l'utilisateur et d'offrir des expériences personnalisées. Transformez des agents sans état en assistants intelligents.
Explorez d'autres contenus du programme Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.
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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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Vous avez créé des agents dotés d'une configuration avancée. Donnez-leur maintenant des capacités concrètes. Fournissez-leur des outils permettant de faire des recherches sur le Web, d'exécuter du code, d'interroger des bases de données et d'effectuer des actions personnalisées.
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Découvrez comment transformer des chiffres bruts en décisions claires et basées sur les données sur Google Cloud. Grâce à des ateliers pratiques et des scénarios concrets, ce cours de niveau débutant vous apprendra à interroger des données dans BigQuery, à explorer les tendances dans Looker et à créer des rapports interactifs partageables dans Data Studio.
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Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.
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Agents d'IA générative : transformer l'entreprise est le cinquième et dernier cours du parcours de formation "Leader en IA générative". Il aborde la façon dont les entreprises peuvent utiliser des agents d'IA générative personnalisés pour relever des défis métier spécifiques. Des exercices pratiques vous apprendront à créer un agent d'IA générative de base tout en découvrant les composants de ces agents, comme les modèles, les boucles de raisonnement et les outils.
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Explorez la transition cruciale des workflows axés sur les tâches vers une orchestration de l'IA centrée sur l'humain.
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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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Obtenez le badge de compétence Orchestrer des workflows multi-agents avec Gemini Enterprise pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : utiliser des assistants agentiques optimisés par Gemini Enterprise pour unifier les données provenant de sources propriétaires et tierces, développer des supports marketing multimédias, et automatiser les actions métier dans les différents systèmes.
Les badges de compétence valident vos connaissances sur des produits spécifiques lors d'ateliers pratiques et d'évaluations. Décrochez un badge en suivant un cours ou accédez directement à l'atelier challenge correspondant pour l'obtenir dès aujourd'hui. Les badges attestent de votre niveau de maîtrise, améliorent votre profil professionnel et, par conséquent, vous permettent d'accroître vos opportunités de carrière. Accédez à votre profil pour retrouver les badges que vous avez obtenus.
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Mettez en pratique vos connaissances sur les agents en créant, configurant et exécutant votre premier agent IA à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google.
Dans ce cours pratique, vous configurerez un environnement de développement ADK complet, créerez des agents avec du code Python et une configuration YAML, et les exécuterez sur plusieurs interfaces. Vous découvrirez également les paramètres essentiels qui définissent le comportement de l'agent, en appliquant dans du code fonctionnel ce que vous avez appris dans le cours 1.
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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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Créez votre première application Gemini Enterprise ! Connectez diverses sources de données à votre application. Maîtrisez des fonctionnalités avancées telles que les agents de recherche approfondie, l'idéation multi-agent et NotebookLM pour une analyse ciblée.
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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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Vous avez créé votre premier agent. Il est maintenant temps de passer à l'étape suivante. Dans ce cours, vous développerez vos compétences en apprenant à transformer un agent IA simple en un assistant sophistiqué et précis, grâce à des instructions avancées, à une sélection de modèles, à des capacités de planification et à des modèles de sortie structurés.
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Terminez le cours intermédiaire Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK) pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : formuler des problèmes concrets de recherche sur les modèles de langage, créer un tokenizer simple, préparer un ensemble de données pour entraîner un modèle de langage Transformer, exécuter la boucle d'entraînement d'un petit modèle de langage.
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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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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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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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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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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 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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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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Apprenez à concevoir, coordonner et déployer des systèmes multi-agents à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google et du protocole MCP (Model Context Protocol). En utilisant l'exemple d'un service de conciergerie de voyage, vous apprendrez à orchestrer un réseau d'agents spécialisés avec des garde-fous personnalisés. À la fin du cours, vous comprendrez les modèles de conception et les stratégies de déploiement nécessaires pour créer des workflows d'IA robustes et évolutifs.
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