Guanchuang Ho
Date d'abonnement : 2020
Ligue de Diamant
57256 points
La livraison sécurisée de logiciels
Earned août 28, 2025 EDT
Sécuriser des données Lakehouse
Earned août 28, 2025 EDT
Google Cloud Compute : principes de base
Earned août 28, 2025 EDT
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned août 27, 2025 EDT
Explorer l'IA générative dans Agent Platform
Earned août 27, 2025 EDT
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI
Earned août 27, 2025 EDT
Implémenter des solutions vocales et linguistiques avec des API pré-entraînées
Earned août 26, 2025 EDT
Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery
Earned août 26, 2025 EDT
Vertex AI Search for Commerce
Earned août 25, 2025 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned août 25, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned août 25, 2025 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned août 23, 2025 EDT
Workspace : Modules complémentaires
Earned août 23, 2025 EDT
Les bases du développement avec Google
Earned août 23, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned août 22, 2025 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned août 21, 2025 EDT
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery
Earned mai 18, 2024 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned mai 18, 2024 EDT
Surveiller et gérer les ressources Google Cloud
Earned mai 17, 2024 EDT
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned mai 16, 2024 EDT
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language
Earned mai 16, 2024 EDT
Analyser des images avec l'API Cloud Vision
Earned mai 16, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mai 15, 2024 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned mai 15, 2024 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned mai 14, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned mai 13, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mai 13, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Earned mai 11, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mai 10, 2024 EDT
Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud
Earned mai 9, 2024 EDT
Explorateur de l'IA générative – Agent Platform
Earned mai 7, 2024 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned mai 6, 2024 EDT
Intégrer des applications avec Gemini sur Google Cloud
Earned mai 6, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned août 13, 2023 EDT
Ingénierie cloud
Earned août 5, 2023 EDT
Implémenter des workflows DevOps dans Google Cloud
Earned juil. 29, 2023 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned juil. 24, 2023 EDT
Créer un site Web sur Google Cloud
Earned juil. 21, 2023 EDT
Comprendre vos coûts Google Cloud
Earned juil. 15, 2023 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned juil. 14, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned juil. 14, 2023 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned juil. 14, 2023 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned mai 10, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned mai 10, 2020 EDT
Référence : infrastructure
Earned mai 9, 2020 EDT
Kubernetes dans Google Cloud
Earned mai 9, 2020 EDT
Les bases de Google Cloud
Earned mai 8, 2020 EDT
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 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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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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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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Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative dans Agent Platform 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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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 le Badge de Compétence en suivant le cours Implémenter des solutions vocales et linguistiques avec des API pré-entraînées, où vous apprendrez à utiliser des outils d'API liés à la parole pour synthétiser et transcrire la parole.
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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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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
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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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Ce cours présente des points importants au sujet de la confidentialité et de la sécurité de l'IA. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place des pratiques recommandées de confidentialité et de sécurité de l'IA à l'aide de produits Google Cloud et d'outils Open Source.
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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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Cette collection d'ateliers pratiques démontre la puissance de l'intégration des services et des outils de Google Cloud aux applications Workspace. Vous pouvez par exemple créer un bot d'enquête avec Node.js, utiliser l'API Natural Language pour reconnaître les sentiments dans un document Google Docs ou encore créer un chatbot avec Apps Script.
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Ce cours d'introduction explique aux développeurs d'applications comment l'écosystème de Google Cloud peut les aider à créer des applications cloud natives sécurisées, évolutives et intelligentes. Vous apprendrez à créer et à faire évoluer des applications sans configurer d'infrastructure, à exécuter des analyses de données, à dégager des insights à partir de données, et à utiliser des API de ML pré-entraînées pour tirer parti du machine learning, même si vous n'êtes pas un expert en la matière. Vous découvrirez également l'intégration parfaite de divers services et API de Google afin de créer des applications intelligentes.
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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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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Agent Platform 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 Agent Platform. 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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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 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 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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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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Obtenez un badge de compétence en effectuant la quête Analyser les sentiments avec l'API Natural Language, qui vous explique comment l'API extrait le sentiment à partir d'un texte.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyser des images avec l'API Cloud Vision. Vous y découvrirez comment exploiter l'API Cloud Vision pour diverses tâches, y compris l'extraction de texte à partir d'images.
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Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différents outils, produits et technologies disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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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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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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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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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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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud -…
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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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Obtenez le badge de compétence de niveau intermédiaire en suivant le cours Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud. Vous y apprendrez à utiliser TensorFlow et Vertex AI pour créer et entraîner des modèles de machine learning. Vous interagissez principalement avec les notebooks Vertex AI Workbench gérés par l'utilisateur.
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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Agent Platform" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. En suivant ces ateliers, vous apprendrez à utiliser les modèles Gemini dans Agent Platform. Vous découvrirez également comment prompter, les bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser les prompts pour l'idéation, la classification, l'extraction et la synthèse de texte, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide d'un entraînement personnalisé dans Agent Platform et à le déployer sur un point de terminaison dans Agent Platform.
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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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Dans ce bref cours consacré à l'intégration d'applications avec Gemini sur Google Cloud, vous découvrirez l'API Gemini et ses modèles d'IA générative. Vous apprendrez également à accéder aux modèles Gemini 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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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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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 workflows DevOps dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de dépôts git, le lancement, la gestion et le scaling de déploiements sur Google Kubernetes Engine (GKE), et le développement de l'architecture de pipelines CI/CD qui automatisent la compilation d'images de conteneurs et leur déploiement vers GKE.
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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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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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Ce cours s'adresse aux personnes gérant les coûts Google Cloud en technologie ou finance. Apprenez à configurer un compte de facturation, organiser les ressources et gérer les accès. Dans les ateliers, vous consultez les factures et analysez les données avec BigQuery. Vous utilisez aussi Google Sheets et créez des tableaux de bord avec Data Studio. Retrouvez les liens des vidéos dans le document Ressources supplémentaires.
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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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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 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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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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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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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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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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Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec les outils et services fondamentaux de Google Cloud. Des vidéos facultatives vous fourniront davantage de contexte et vous permettront de réviser les concepts abordés lors des ateliers pratiques. Ce premier cours sur les bases de Google Cloud est recommandé aux personnes qui s'intéressent à Google Cloud. Vous pouvez le suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, à la fin, vous aurez acquis des compétences pratiques utiles pour lancer votre premier projet Google Cloud. De l'écriture de lignes de commande Cloud Shell au déploiement de votre première machine virtuelle en passant par l'exécution d'applications sur Kubernetes Engine ou avec l'équilibrage de charge, 'Les bases de Google Cloud' constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme.
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