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Najib Faqih Fathan
Date d'abonnement : 2025
Ligue de bronze
9065 points
Examen Enseignant certifié Google de niveau 2 (A)
Earned août 9, 2026 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned août 9, 2026 EDT
Déployer des architectures multi-agents
Earned juil. 19, 2026 EDT
Analyse de flux dans BigQuery
Earned juil. 18, 2026 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned juil. 18, 2026 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned juil. 1, 2026 EDT
Examen Enseignant certifié Google de niveau 1 (A)
Earned juin 2, 2026 EDT
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned jan. 18, 2026 EST
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI
Earned jan. 17, 2026 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned jan. 17, 2026 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned jan. 17, 2026 EST
Recherche vectorielle et embeddings
Earned jan. 16, 2026 EST
Simplifier le développement d'applications avec Gemini Code Assist
Earned jan. 15, 2026 EST
Déployer des systèmes multi-agents avec Gemini Enterprise Agent Platform
Earned jan. 15, 2026 EST
Créer des agents intelligents avec Agent Development Kit (ADK)
Earned jan. 15, 2026 EST
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned jan. 15, 2026 EST
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA
Earned jan. 15, 2026 EST
[DEPRECATED] Gemini pour les architectes cloud
Earned jan. 15, 2026 EST
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned jan. 15, 2026 EST
Créer des agents avec des playbooks génératifs
Earned jan. 15, 2026 EST
Créer des agents IA avec des bases de données d'entreprise
Earned jan. 15, 2026 EST
Agent Assist et ses capacités d'IA générative
Earned jan. 15, 2026 EST
AI Boost Bites : Automatiser les tâches avec Gemini et Apps Script
Earned jan. 15, 2026 EST
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned jan. 10, 2026 EST
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PDE
Earned déc. 26, 2025 EST
Validez votre expertise sur les outils Google et vos compétences en termes d'intégration de technologies avancées. Répondez au quiz et effectuez les ateliers ci-dessous pour réussir l'examen Enseignant certifié Google de niveau 2 (A).
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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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Terminez le cours avancé Déployer des architectures multi-agents pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : créer des systèmes multi-agents avec ADK, connecter des agents avec le protocole A2A (Agent-to-Agent), intégrer des outils externes à l'aide du protocole MCP (Model Context Protocol) et déployer une solution multi-agents complète sur Agent Engine.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyse de flux dans BigQuery, où vous utiliserez Pub/Sub, Dataflow et BigQuery ensemble pour diffuser des données afin de les analyser.
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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 Data Studio en se connectant aux données BigQuery.
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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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Démontrez votre maîtrise des outils Google en classe. Répondez au quiz et effectuez les ateliers ci-dessous pour réussir l'examen Enseignant certifié Google de niveau 1 (version A).
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Obtenez le badge de compétence de niveau débutant "Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen" pour démontrer
vos compétences dans les domaines suivants : reconnaissance d'image, traitement du langage naturel,
génération d'images à l'aide des puissants modèles Gemini et Imagen de Google, et déploiement d'applications sur la plate-forme Vertex AI.
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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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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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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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Avec ce cours, explorez les technologies de recherche, les outils et les applications optimisés par l'IA. Découvrez la recherche sémantique, qui utilise les embeddings vectoriels (ou "plongements vectoriels"), la recherche hybride, qui combine les approches sémantique et par mots-clés, et la génération augmentée par récupération (RAG), qui réduit les hallucinations générées par l'IA en agissant comme un agent ancré. Enfin, acquérez une expérience pratique de Vertex AI Vector Search afin de créer votre moteur de recherche intelligent.
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Conçu pour les développeurs de tous niveaux, ce cours vous présente les principales caractéristiques et fonctionnalités de Gemini Code Assist, un assistant de développement d'applications optimisé par l'IA pour Google Cloud. Des suggestions de code intelligentes à la saisie semi-automatique, en passant par la détection d'erreurs en temps réel et l'aide à la refactorisation, vous découvrirez comment Gemini Code Assist peut améliorer considérablement votre productivité et la qualité de votre code. Il vous fera également gagner un temps précieux pour que vous puissiez vous concentrer sur des tâches plus productives et agréables.
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Dans ce cours, vous utiliserez Google Agent Development Kit pour créer des systèmes multi-agents complexes. Vous développerez des agents équipés d'outils qui pourront interagir sur la base de flux et de relations parent-enfant. Vous allez exécuter vos agents en local et les déployer sur Agent Runtime de Gemini Enterprise Agent Platform sous la forme d'un flux agentique géré, où les décisions concernant l'infrastructure et le scaling des ressources seront traitées par Agent Runtime.
Veuillez noter que ces ateliers sont basés sur une version préliminaire du produit. Les mises à jour ne seront peut-être pas immédiatement reflétées dans le contenu.
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Ce cours structuré s'adresse aux développeurs qui souhaitent créer des agents intelligents à l'aide d'Agent Development Kit (ADK). Il allie pratique, concepts fondamentaux et mise en application concrète pour offrir un guide complet sur l'utilisation d'ADK. Vous pouvez également rejoindre notre communauté d'experts et de pairs Google Cloud pour poser des questions, collaborer sur les réponses et échanger avec les Googleurs qui fabriquent les produits que vous utilisez au quotidien.
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Ce cours passe en revue les fonctionnalités de sécurité essentielles de Model Armor et vous prépare à utiliser le service. Vous découvrirez les risques de sécurité associés aux LLM et comment Model Armor protège vos applications d'IA.
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L'intelligence artificielle (IA) offre des possibilités de transformation, mais elle présente également de nouveaux enjeux de sécurité. Ce cours apporte aux responsables de la sécurité et de la protection des données des stratégies pour gérer l'IA de façon sécurisée dans leurs organisations. Découvrez un framework pour identifier et atténuer de manière proactive les risques spécifiques à l'IA, protéger les données sensibles, assurer la conformité et construire une infrastructure d'IA résiliente. Choisissez des cas d'utilisation dans quatre secteurs d'activité différents pour savoir comment ces stratégies s'appliquent dans des scénarios réels.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE.
Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.
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Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer des expériences conversationnelles pour Conversational Agents à l'aide de playbooks génératifs. Vous commencerez par une présentation des playbooks et apprendrez à configurer votre premier playbook. Vous découvrirez également l'importance des tests, ainsi que les enjeux clés de la mise en production, tels que les limites de quotas et l'intégration. Le cours se terminera par une étude de cas qui montre comment utiliser des playbooks pour l'orientation avec l'IA générative.
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Créer des agents IA capables d'exploiter des bases de données d'entreprise à l'aide de MCP Toolbox for Databases. Vous définirez des outils d'interaction sécurisée avec les bases de données et implémenterez des fonctionnalités de requêtage intelligent (en exploitant les embeddings vectoriels et les requêtes structurées).
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Exploitez tout le potentiel de l'IA générative pour créer des agents intelligents et automatisés. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de développer un agent de datastore capable de répondre instantanément à des questions complexes en extrayant et en synthétisant automatiquement des informations à partir de vos sites Web, documents ou données structurées. Oubliez les FAQ statiques : votre nouvel agent fournit des réponses dynamiques et précises, et affiche même les URL des sources d'origine. Le tout avec une configuration simple et rapide.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini et Apps Script pour automatiser les tâches manuelles dans Google Workspace. Vous allez apprendre à demander à Gemini de générer du code Apps Script qui crée automatiquement des brouillons d'e-mails de rappel dans Google Sheets pour les tâches qui ne sont pas marquées comme terminées. Automatisez votre workflow avec peu ou pas d'expertise technique, libérez du temps pour des tâches plus importantes et éliminez les suivis manuels.
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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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