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José Sotomayor
Date d'abonnement : 2022
Ligue d'Or
22940 points
Cloud Hero: PDE Continuing Education Renewal
Earned sept. 22, 2026 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mai 3, 2024 EDT
Sécuriser des données Lakehouse
Earned oct. 26, 2023 EDT
Principes fondamentaux de la sécurité et de l'identité
Earned oct. 24, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned oct. 22, 2023 EDT
Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage
Earned oct. 22, 2023 EDT
Référence : infrastructure
Earned oct. 22, 2023 EDT
Ingénierie cloud
Earned oct. 18, 2023 EDT
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned oct. 18, 2023 EDT
Enrichir les métadonnées et la découverte des données Lakehouse
Earned oct. 12, 2023 EDT
Développer des applications avec Cloud Run Functions sur Google Cloud
Earned sept. 9, 2023 EDT
Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions
Earned sept. 1, 2023 EDT
Orchestration et chorégraphie de services sur Google Cloud
Earned août 21, 2023 EDT
Building Applications with Eventarc on Google Cloud
Earned août 16, 2023 EDT
Créer des applications basées sur des événements avec Eventarc
Earned août 12, 2023 EDT
Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog
Earned août 3, 2023 EDT
Organiser et gouverner les données avec Dataplex
Earned août 2, 2023 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PDE
Earned juil. 25, 2023 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : opérations
Earned juil. 25, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned juil. 8, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned juil. 8, 2023 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : développer des pipelines
Earned juil. 7, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned juin 22, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned juin 17, 2023 EDT
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned juin 11, 2023 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned juin 8, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - Locales
Earned mai 25, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned mars 2, 2023 EST
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned fév. 12, 2023 EST
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned oct. 17, 2022 EDT
Renew your Professional Data Engineer certification through hands-on labs and friendly competition! This Cloud Hero challenge puts your skills to the test, putting your expertise into practice across two required labs. Earn points for accuracy, rack up bonus points for speed, and see where you stand on the leaderboard. Can you claim the top spot? **Critical Steps for Recertification:** To successfully recertify, you must link your Google Skills and CM Connect accounts, complete both labs in this game, and manually enroll in two required courses. How to enroll / steps (can be done before or after the game): Visit CertMetrics and click "Sign in with Google Skills" Click each course link below and click the "Start" button on the course page to enroll Course 1 Course 2 Come back to this page to start this game Complete the labs in the game to earn your renewal
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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 Sécuriser des données Lakehouse pour recevoir un badge démontrant vos compétences avec IAM, BigQuery, Lakehouse et Data Catalog dans Knowledge Catalog pour créer et sécuriser des tables Lakehouse.
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La sécurité est un aspect primordial des services Google Cloud. C'est pourquoi Google Cloud a développé des outils spécifiques pour garantir la sécurité de vos projets et le bon fonctionnement de l'authentification. Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec le service Identity and Access Management (IAM) de Google Cloud, la référence en termes de gestion des comptes utilisateur et de machines virtuelles. Vous développerez vos compétences en sécurité réseau en provisionnant des VPC et des VPN, et vous découvrirez les outils existants pour lutter contre les menaces de sécurité et la perte de données.
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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 Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage pour recevoir un badge de compétence dans les domaines suivants : sécuriser et configurer un bucket Cloud Storage, utiliser Gemini pour générer du texte, gérer le contrôle des accès IAM et créer un lac Knowledge Catalog pour la gouvernance des données.
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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 d'introduction est unique en son genre parmi les autres offres de cours. Il se compose d'ateliers pratiques conçus pour permettre aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer. De l'IAM à la gestion de réseaux en passant par le déploiement avec Kubernetes Engine, vous allez suivre dans ce cours des ateliers spécifiques qui mettront à l'épreuve vos connaissances sur Google Cloud. Attention : même si ces ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, nous vous recommandons de consulter en supplément le guide de l'examen et les autres ressources de préparation disponibles.
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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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Terminez le cours Enrichir les métadonnées et la découverte des données Lakehouse pour recevoir un badge démontrant vos compétences avec BigQuery, Lakehouse et le Knowledge Catalog. Vous allez apprendre à créer des tables Lakehouse et à enrichir la gestion des métadonnées ainsi que la découverte des données de table.
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Dans ce cours, vous découvrirez Cloud Run Functions, le produit FaaS (Functions as a Service) sans serveur et entièrement géré de Google qui vous permet d'implémenter du code de fonction dédié répondant aux requêtes HTTP et aux événements de votre infrastructure cloud.
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Obtenez le badge de compétence Introduction en suivant le cours Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions, qui vous apprend à utiliser Cloud Run Functions dans la console Google Cloud et sur la ligne de commande. 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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Ce cours vous présente les applications basées sur des événements et vous apprend à utiliser l'orchestration et la chorégraphie de services pour coordonner les microservices. Tout au long des cours et des ateliers pratiques, vous allez apprendre à utiliser Workflows, Eventarc, Cloud Tasks et Cloud Scheduler pour créer des applications de microservices sur Google Cloud.
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This course teaches you how to build and secure event-driven applications by using Eventarc. Using lectures and hands-on labs, you create Eventarc triggers to route events from Google Cloud services to event receivers that act on the events. You learn about the standard CloudEvents format that is used by Eventarc, and you build and deploy an event receiver service to consume events.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Créer des applications basées sur des événements avec Eventarc. Dans ce cours, vous utilisez Eventarc pour créer des déclencheurs d'événements pour différentes ressources, y compris des sujets Pub/Sub et des buckets Cloud Storage.
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Terminez le cours d'introduction Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'un maillage de données avec Knowledge Catalog pour faciliter la sécurité, la gouvernance et la découverte des données sur Google Cloud. Cela comprend l'ajout de tags à des éléments, l'attribution de rôles IAM et l'évaluation de la qualité des données dans Knowledge Catalog.
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Obtenez le badge de compétence de niveau Débutant 'Organiser et gouverner les données avec Dataplex' pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : création d'assets Dataplex, création de types d'aspects et application d'aspects aux entrées dans Dataplex. 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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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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Dans le dernier volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons présenter les composants du modèle opérationnel de Dataflow. Nous examinerons les outils et techniques permettant de résoudre les problèmes et d'optimiser les performances des pipelines. Nous passerons ensuite en revue les bonnes pratiques en matière de test, de déploiement et de fiabilité pour les pipelines Dataflow. Nous terminerons par une présentation des modèles, qui permettent de faire évoluer facilement les pipelines Dataflow pour les adapter aux organisations comptant des centaines d'utilisateurs. Ces leçons vous aideront à vous assurer que votre plate-forme de données est stable et résiliente face aux imprévus.
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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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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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Dans ce deuxième volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons nous intéresser de plus près au développement de pipelines à l'aide du SDK Beam. Nous allons commencer par passer en revue les concepts d'Apache Beam. Nous allons ensuite parler du traitement des données par flux à l'aide de fenêtres, de filigranes et de déclencheurs. Nous passerons ensuite aux options de sources et de récepteurs dans vos pipelines, aux schémas pour présenter vos données structurées, et nous verrons comment effectuer des transformations avec état à l'aide des API State et Timer. Nous aborderons ensuite les bonnes pratiques qui vous aideront à maximiser les performances de vos pipelines. Vers la fin du cours, nous présentons le langage SQL et les DataFrames pour représenter votre logique métier dans Beam, et nous expliquons comment développer des pipelines de manière itérative à l'aide des notebooks Beam.
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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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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, vous allez vous exercer à résoudre des problèmes concrets rencontrés lors de la création de pipelines de flux données. L'objectif principal est de gérer des données continues et illimitées avec les produits Google Cloud.
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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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This course, Analyzing and Visualizing Data in Looker - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Analyzing and Visualizing Data in Looker.
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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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 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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