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Sravan Kumar Koilakunta
Date d'abonnement : 2025
Ligue de Diamant
28448 points
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned sept. 25, 2026 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned sept. 25, 2026 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned sept. 24, 2026 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 18, 2026 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned sept. 11, 2026 EDT
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned sept. 7, 2026 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned sept. 7, 2026 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned déc. 29, 2025 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : développer des pipelines
Earned déc. 23, 2025 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned déc. 23, 2025 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned déc. 23, 2025 EST
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned déc. 21, 2025 EST
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PDE
Earned déc. 16, 2025 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned nov. 27, 2025 EST
Présentation de l'IA générative
Earned nov. 27, 2025 EST
Résoudre les problèmes liés à Google Workspace
Earned oct. 9, 2025 EDT
Sécurité dans Google Workspace
Earned oct. 9, 2025 EDT
Gouvernance des données Google Workspace
Earned oct. 8, 2025 EDT
Services principaux de Google Workspace
Earned oct. 8, 2025 EDT
Gestion des utilisateurs et des ressources dans Google Workspace
Earned oct. 8, 2025 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned sept. 4, 2025 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned sept. 4, 2025 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned sept. 4, 2025 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned août 27, 2025 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned août 25, 2025 EDT
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud
Earned août 25, 2025 EDT
Observabilité dans Google Cloud
Earned août 24, 2025 EDT
Journalisation et surveillance dans Google Cloud
Earned août 24, 2025 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned août 18, 2025 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned août 17, 2025 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned août 16, 2025 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned août 13, 2025 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen ACE
Earned août 6, 2025 EDT
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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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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Ce cours montre comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers un cas d'utilisation pratique faisant intervenir la gestion de la relation client, vous étudierez le workflow de résolution d'un problème métier à l'aide de modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des instructions détaillées tout au long du codage des solutions à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python.
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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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Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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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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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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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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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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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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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 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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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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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 a été conçu pour préparer les administrateurs Google Workspace à résoudre les problèmes courants liés à Google Workspace. Les participants s'entraîneront à diagnostiquer et résoudre des problèmes dans Gmail, Agenda et Drive, et à utiliser la console d'administration. Ils apprendront également à analyser des journaux d'audit pour résoudre des problèmes de sécurité, ainsi qu'à recueillir des informations et à exploiter les ressources disponibles pour résoudre et signaler des problèmes techniques.
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Ce cours apprend aux participants à sécuriser leur environnement Google Workspace. Les participants mettront en place des règles de mot de passe sécurisées ainsi que la validation en deux étapes pour gérer l'accès des utilisateurs. Ils utiliseront ensuite l'outil d'investigation de sécurité afin d'identifier et de résoudre les problèmes de sécurité de manière proactive. Ensuite, ils géreront l'accès aux applications tierces et les appareils mobiles afin d'assurer la sécurité. Pour finir, les participants appliqueront les mesures de sécurité des e-mails et de conformité pour protéger les données organisationnelles.
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Ce cours apporte aux participants des compétences de gouvernance des données dans leur environnement Google Workspace. Les participants étudieront l'utilisation de règles de protection contre la perte de données dans Gmail et Drive afin de prévenir les fuites de données. Ils apprendront ensuite à utiliser Google Vault pour la conservation et la récupération des données. Ils découvriront ensuite comment configurer les régions de données et les paramètres d'exportation afin de se conformer à la réglementation. Enfin, ils verront comment classifier les données à l'aide d'étiquettes pour améliorer l'organisation et renforcer la sécurité.
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Ce cours a été conçu pour présenter en détail les services principaux de Google Workspace. Les participants y apprendront à activer, désactiver et configurer les paramètres de ces services, dont Gmail, Agenda, Drive, Meet, Chat et Docs. Ensuite, ils découvriront comment déployer et gérer Gemini dans l'intérêt de leurs utilisateurs. Enfin, les participants examineront des cas d'utilisation d'AppSheet et d'Apps Script pour apprendre à automatiser des tâches et étendre les fonctionnalités des applications Google Workspace.
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Ce cours a été conçu pour présenter la gestion des ressources et des utilisateurs dans Google Workspace. Les participants y apprendront à configurer des unités organisationnelles pour répondre aux besoins de leur organisation, et à gérer différents types de groupes Google. Ils développeront également une expertise dans la gestion des paramètres de domaine dans Google Workspace. Pour finir, ils apprendront à maîtriser l'optimisation et la structuration des ressources dans leur environnement Google Workspace.
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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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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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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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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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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 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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Bienvenue dans "Observabilité dans Google Cloud", la deuxième partie d'une série de deux cours. Nous vous conseillons de suivre la première partie, Journalisation et surveillance dans Google Cloud, avant de commencer.
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 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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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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