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Yik Hui Tai

Date d'abonnement : 2020

Ligue de Diamant

31369 points
La livraison sécurisée de logiciels Earned sept. 17, 2025 EDT
Sécuriser des données BigLake Earned sept. 16, 2025 EDT
Premiers pas avec Sensitive Data Protection Earned sept. 12, 2025 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud Earned sept. 2, 2025 EDT
Améliorer les capacités du modèle Gemini Earned sept. 2, 2025 EDT
Google Cloud Compute : principes de base Earned août 31, 2025 EDT
API Cloud Speech : 3 applications Earned août 26, 2025 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI Earned août 23, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia August 2025 Week 2 Earned août 17, 2025 EDT
Future Ready Skills Earned août 15, 2025 EDT
The Arcade Base Camp January 2025 Earned jan. 21, 2025 EST
Analyser la parole et le langage avec les API Google Earned mai 18, 2024 EDT
Intégrer des applications avec Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud Earned mai 18, 2024 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes Earned mai 14, 2024 EDT
Atténuer les failles de sécurité dans Google Cloud Earned mai 12, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud Earned mai 7, 2024 EDT
Référence : infrastructure Earned mai 7, 2024 EDT
Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL Earned mai 6, 2024 EDT
Surveiller et gérer les ressources Google Cloud Earned mai 4, 2024 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud Earned août 8, 2023 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker Earned août 6, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI Earned août 3, 2023 EDT
Dégager des insights des données BigQuery Earned juil. 29, 2023 EDT
Ingénierie cloud Earned juil. 21, 2023 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine Earned juil. 20, 2023 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned juin 21, 2022 EDT
Gérer la sécurité dans Google Cloud Earned juin 20, 2022 EDT
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud Earned juin 20, 2022 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud Earned juin 19, 2022 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations Earned juin 18, 2022 EDT
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud Earned juin 18, 2022 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned juin 18, 2022 EDT
Cloud SQL Earned nov. 12, 2021 EST
Bases : Données, ML, IA Earned nov. 11, 2021 EST
Understanding LookML in Looker Earned nov. 11, 2021 EST
Scientific Data Processing Earned nov. 11, 2021 EST
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned nov. 11, 2021 EST
Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de Database Migration Service Earned nov. 10, 2021 EST
Développer des applications sans serveur avec Firebase Earned juil. 4, 2021 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned nov. 15, 2020 EST
Data Science sur la plateforme Google Cloud: Apprentissage automatique Earned nov. 14, 2020 EST
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned nov. 13, 2020 EST
Intro au ML : traitement du langage Earned nov. 12, 2020 EST
Intro au ML : traitement de l'image Earned nov. 12, 2020 EST
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion Earned nov. 12, 2020 EST
Data Catalog Fundamentals Earned nov. 11, 2020 EST
BigQuery for Data Warehousing Earned nov. 11, 2020 EST
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned nov. 9, 2020 EST
Kubernetes dans Google Cloud Earned nov. 7, 2020 EST
Google Cloud Run Serverless Workshop Earned nov. 6, 2020 EST
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability Earned nov. 5, 2020 EST
Créer un réseau Google Cloud sécurisé Earned nov. 4, 2020 EST
Getting Started with Go on Google Cloud Earned nov. 3, 2020 EST
Créer un site Web sur Google Cloud Earned nov. 2, 2020 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud Earned nov. 2, 2020 EST

Obtenez le badge de compétence intermédiaire La livraison sécurisée de logiciels pour démontrer votre capacité à intégrer de manière proactive la sécurité au cycle de vie du développement logiciel (SDLC) en appliquant les principes DevSecOps. Vous apprendrez à utiliser Google Kubernetes Engine (GKE) et Cloud Run pour déployer des images de conteneurs de façon sécurisée, à implémenter l'analyse des failles automatisée pour identifier les risques de manière proactive et à simplifier le développement d'applications avec Artifact Registry tout en mettant l'accent sur la sécurité. Vous apprendrez également à intégrer Cloud Build pour des processus de développement robustes et à implémenter des stratégies de contrôle des admissions pour un contrôle précis de votre environnement.

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Terminez le cours d'introduction Sécuriser des données BigLake pour recevoir un badge démontrant vos compétences avec IAM, BigQuery, BigLake et Data Catalog dans Dataplex pour créer et sécuriser des tables BigLake.

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Terminez le cours d'introduction Premiers pas avec Sensitive Data Protection pour recevoir un badge de compétence dans le domaine suivant : utilisation des services Sensitive Data Protection (y compris l'API Cloud Data Loss Prevention) pour inspecter, masquer et supprimer les éléments d'identification des données sensibles dans Google Cloud.

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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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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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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 Débutant en suivant le cours API Cloud Speech : 3 applications, dans lequel vous apprendrez à utiliser les outils d'API liés à la parole pour effectuer de la synthèse et de la reconnaissance vocales.

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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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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for August Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the August Trivia Week 2 badge!

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Cloud roles are evolving fast—and staying future-ready means knowing more than just code. According to industry reports, over 70% of cloud professionals now work across app development, data engineering, and network management. This challenge is designed to equip you with skills across all three. You'll build dynamic apps with Flutter and Node.js, work with modern data tools like Firestore, LookML, and Cloud SQL, and strengthen your networking fundamentals with Cloud NAT, HA-VPN, and Private Google Access. There’s even a hands-on intro to machine learning with TensorFlow. These are the skills that don’t just meet today’s demands—they prepare you for what’s next!

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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Obtenez un badge de compétence en validant le cours Analyser la parole et le langage avec les API Google, dans lequel vous apprendrez à utiliser les API Natural Language et Speech en conditions réelles.

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Dans ce bref cours consacré à l'intégration d'applications avec les modèles Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud, vous découvrirez l'API Gemini et ses modèles d'IA générative. Vous apprendrez également à accéder aux modèles Gemini 1.0 Pro et Gemini 1.0 Pro Vision à partir du code. Enfin, vous testerez les capacités des modèles avec des requêtes contenant du texte, des images et des vidéos à partir d'une application.

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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning. Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.

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Dans ce cours en auto-formation, les participants étudient des solutions d'atténuation des attaques pouvant survenir en de nombreux points d'une infrastructure basée sur Google Cloud, telles que des attaques par déni de service distribué (DDoS) ou par hameçonnage, ou des menaces liées à la classification et à l'utilisation de contenu. Ils découvriront également Security Command Center, Cloud Logging et les journaux d'audit, ainsi que l'utilisation de Forseti pour connaître l'état de conformité global avec les stratégies de sécurité de l'organisation.

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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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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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Obtenez le badge de niveau Débutant Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL pour démontrer vos compétences en matière de migration, de configuration et de gestion des instances et bases de données Cloud SQL pour PostgreSQL.

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Terminez le cours d'introduction Surveiller et gérer les ressources Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : accorder et révoquer des autorisations IAM ; installer des agents Monitoring et Logging ; créer, déployer et tester une fonction Cloud Run basée sur des événements.

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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 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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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Vertex AI" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Vous apprendrez à utiliser les modèles de la famille d'API PaLM Vertex AI comme text-bison, chat-bison, et textembedding-gecko. Vous découvrirez également comment rédiger des prompts, quelles bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser l'IA générative pour l'idéation, la classification et l'extraction de texte, la création de synthèses, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide de l'entraînement personnalisé Vertex AI et à le déployer sur un point de terminaison Vertex AI.

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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.

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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 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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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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Ce cours en auto-formation présente une étude approfondie des contrôles et techniques de sécurité sur Google Cloud. À travers des présentations enregistrées, des démonstrations et des ateliers pratiques, les participants explorent et déploient les composants d'une solution Google Cloud sécurisée (Cloud Identity, Resource Manager, Cloud IAM, les pare-feu de cloud privé virtuel, Cloud Load Balancing, l'appairage cloud, Cloud Interconnect et VPC Service Controls, par exemple). Ceci est le premier cours de la série "Sécurité dans Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Bonnes pratiques de sécurité dans 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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De nombreuses entreprises traditionnelles utilisent d'anciens systèmes et d'anciennes applications qui ne peuvent plus satisfaire les attentes des clients d'aujourd'hui. Les chefs d'entreprise doivent régulièrement choisir entre deux options : entretenir leurs systèmes informatiques vieillissants ou investir dans de nouveaux produits et services. Le cours "Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud" aborde ces problématiques et propose des solutions pour les résoudre à l'aide de la technologie cloud. Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.

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Les organisations de toutes tailles exploitent le potentiel et la flexibilité du cloud afin de transformer leurs opérations. Toutefois, la gestion et le scaling des ressources cloud peuvent s'avérer complexes. "Scaling avec la suite Google Cloud Operations" présente les concepts fondamentaux des opérations modernes, de la fiabilité et de la résilience dans le cloud, ainsi que la manière dont Google Cloud peut vous aider à atteindre ces objectifs. Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.

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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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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.

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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes en vogue dans le domaine de l'informatique. Ce sont toutefois des disciplines pointues, pour lesquelles il n'est pas toujours simple de trouver des documents de référence. Heureusement, Google Cloud propose des services conviviaux dédiés, ainsi que ce cours d'introduction, pour vous aider à faire vos premiers pas avec des outils comme BigQuery, l'API Cloud Speech et Video Intelligence.

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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.

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Big data, machine learning et données scientifiques ? Il semble que ce soit la combinaison parfaite. Dans cette quête avancée, vous allez vous familiariser avec des services GCP tels que Big Query, Dataproc et Tensorflow, que vous appliquerez à des cas utilisant des ensembles de données scientifiques réelles. En vous faisant acquérir de l'expérience avec des tâches telles que l'analyse des données sismiques et l'agrégation d'images satellites, le traitement de données scientifiques développera vos compétences dans le domaine du Big data et du machine learning, et vous aidera à résoudre les problèmes que vous rencontrez dans différentes disciplines scientifiques.

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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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Terminez le cours d'introduction Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l’aide de Database Migration Service pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : migration de données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de différents types de jobs et différentes options de connectivité disponibles dans Database Migration Service et migration de données utilisateur MySQL lors de l'exécution de jobs Database Migration Service.

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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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Il s'agit de la deuxième quête des ateliers dérivés des exercices du livre Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publié par O'Reilly Media, Inc. Dans cette seconde quête, qui couvre du chapitre neuf à la fin du livre, vous développez les compétences acquises lors de la première quête et exécutez des tâches de machine learning de A à Z avec des outils de pointe et des ensembles de données réels, le tout à l'aide des outils et services de Google Cloud Platform.

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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Il n'a échappé à personne que le machine learning est une technologie très dynamique, et Google Cloud Platform a joué un rôle déterminant dans son développement. Doté d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Avec ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement du langage. Au cours de divers ateliers, vous allez extraire des entités à partir de texte, effectuer une analyse des sentiments et de la syntaxe, ainsi que transcrire du contenu audio avec l'API Speech-to-Text.

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L'utilisation de la puissance de calcul à grande échelle pour détecter des modèles et lire des images est l'une des technologies fondamentales de l'IA, des voitures sans conducteur à la reconnaissance faciale. Google Cloud Platform offre une vitesse et une précision de pointe grâce à des systèmes qui peuvent être utilisés simplement en appelant des API. Doté en plus d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Dans ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement de l'image. Au cours de divers ateliers, vous allez étiqueter des images, détecter des visages et des points de repère, mais aussi extraire, analyser et traduire du texte à partir d'images.

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This quest offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.

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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 voulez créer un entrepôt de données ou l'optimiser ? Découvrez les bonnes pratiques d'extraction, de transformation et de chargement des données dans Google Cloud avec BigQuery. Dans cette série d'ateliers interactifs, vous allez créer votre propre entrepôt de données et l'optimiser en utilisant différents ensembles de données publics à grande échelle de BigQuery. 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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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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Kubernetes est le système d'orchestration de conteneurs le plus populaire, et Google Kubernetes Engine a été conçu spécifiquement pour les déploiements gérés de Kubernetes dans Google Cloud. Dans ce cours de niveau avancé, vous allez suivre des ateliers pratiques pour apprendre à configurer les images et les conteneurs Docker, ainsi qu'à déployer des applications Kubernetes Engine opérationnelles. Vous allez également acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'orchestration de conteneurs à votre propre workflow. Vous cherchez un atelier challenge pratique pour démontrer vos compétences et valider vos connaissances ? Suivez cet atelier challenge complémentaire après avoir terminé ce cours et le cours Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.

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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. 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 this quest to receive an exclusive Google…

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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 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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Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.

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Obtenez un badge de compétence débutant en suivant le cours Créer un site Web sur Google Cloud. Ce cours s'appuie sur la série Get Cooking in Cloud et aborde les thèmes suivants :Déployer un site Web sur Cloud RunHéberger une application Web sur Compute EngineCréer, déployer et faire évoluer votre site Web sur Google Kubernetes EngineMigrer d'une application monolithique vers une architecture de microservices à l'aide de Cloud Build

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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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