Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL
Earned oct. 14, 2025 EDT
Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de Database Migration Service
Earned oct. 14, 2025 EDT
Sélectionner une base de données Google Cloud pour vos applications
Earned oct. 12, 2025 EDT
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned oct. 2, 2025 EDT
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned mars 22, 2025 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mars 9, 2025 EDT
BigQuery pour le machine learning
Earned mars 8, 2025 EST
Intro au ML : traitement du langage
Earned mars 8, 2025 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mars 7, 2025 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned mars 7, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mars 3, 2025 EST
Les bases de Google Cloud
Earned mars 3, 2025 EST
Référence : infrastructure
Earned mars 3, 2025 EST
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned mars 3, 2025 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mars 3, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mars 2, 2025 EST
Principes fondamentaux de la sécurité et de l'identité
Earned mars 1, 2025 EST
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language
Earned fév. 26, 2025 EST
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned fév. 17, 2025 EST
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned fév. 17, 2025 EST
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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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 dernier cours de la série présente les services de big data gérés, ainsi que le machine learning et sa valeur. Il explique également comment aller plus loin pour démontrer vos compétences dans Google Cloud en o…
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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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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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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
Ce premier cours offre une vue d’ensemble du cloud computing, des façons d’utiliser Google Cloud et des différentes options de calcul.
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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 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 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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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Premiers pas avec Pub/Sub dans lequel vous apprendrez à utiliser Pub/Sub depuis la console Cloud. Vous découvrirez également comment les jobs Cloud Scheduler peuvent vous faire gagner du temps et quand Pub/Sub Lite permet de réaliser des économies sur l'ingestion d'événements.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances AlloyDB pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : effectuer les principales tâches et opérations AlloyDB, migrer de PostgreSQL vers AlloyDB, administrer une base de données AlloyDB et accélérer les requêtes analytiques à l'aide du moteur de données en colonnes AlloyDB.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances Bigtable pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'instances, la conception de schémas, l'interrogation de données et la réalisation de tâches d'administration dans Bigtable, y compris la surveillance des performances et la configuration de l'autoscaling et de la réplication de nœuds.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances Cloud Spanner pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des instances et des bases de données Cloud Spanner et interagir avec elles ; charger des bases de données Cloud Spanner à l'aide de différentes techniques ; sauvegarder des bases de données Cloud Spanner, définir des schémas et comprendre les plans de requête ; déployer une application Web moderne connectée à une instance Cloud Spanner.
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This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services.
This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.
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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 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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Dans ce cours, vous apprendrez à analyser et à choisir la base de données adaptée à vos besoins, afin de développer efficacement des applications sur Google Cloud. Vous explorerez les bases de données relationnelles et NoSQL, puis Cloud SQL, AlloyDB et Spanner, et vous apprendrez à aligner les atouts des bases de données sur les exigences de vos applications, y compris celles de l'IA générative. Vous découvrirez en pratique comment configurer la recherche vectorielle et migrer des applications vers le cloud.
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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification afin de devenir ingénieur professionnel en machine learning (PMLE, Professional Machine Learning Engineer). Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur sur Cloud Run pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'intégration de Cloud Run à Cloud Storage pour la gestion des données, la conception de systèmes asynchrones résilients à l'aide de Cloud Run et Pub/Sub, la construction de passerelles API REST reposant sur Cloud Run, et la création et le déploiement de services sur Cloud Run.
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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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Créer des modèles de machine learning en quelques minutes au lieu de plusieurs heures grâce à SQL, ça vous intéresse ? BigQuery ML démocratise le machine learning en permettant aux analystes de données de créer, d'entraîner et d'évaluer des modèles de ML, puis de les utiliser pour faire des prédictions, en s'appuyant sur leurs outils SQL et leurs connaissances actuelles dans ce langage. Dans cette série d'ateliers, vous allez essayer différents types de modèles et apprendre ce qui caractérise un bon modèle.
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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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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 différentes technologies, produits et outils 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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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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"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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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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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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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
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Terminez le cours 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 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 Dataproc, 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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La sécurité est un aspect primordial des services Google Cloud. C'est pourquoi Google Cloud a développé des outils spécifiques pour garantir la sécurité de vos projets et le bon fonctionnement de l'authentification. Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec le service Identity and Access Management (IAM) de Google Cloud, la référence en termes de gestion des comptes utilisateur et de machines virtuelles. Vous développerez vos compétences en sécurité réseau en provisionnant des VPC et des VPN, et vous découvrirez les outils existants pour lutter contre les menaces de sécurité et la perte de données.
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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 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 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.
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned mars 3, 2026 EST
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned nov. 30, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
Earned nov. 30, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
Earned nov. 30, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
Earned nov. 30, 2025 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned nov. 30, 2025 EST
Les bases du développement avec Google
Earned nov. 30, 2025 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned nov. 6, 2025 EST
Premiers pas avec Pub/Sub
Earned oct. 19, 2025 EDT
Créer et gérer des instances AlloyDB
Earned oct. 18, 2025 EDT
Créer et gérer des instances Bigtable
Earned oct. 16, 2025 EDT
Créer et gérer des instances Cloud Spanner
Earned oct. 16, 2025 EDT
Enterprise Database Migration
Earned oct. 15, 2025 EDT
Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL
Earned oct. 14, 2025 EDT
Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de Database Migration Service
Earned oct. 14, 2025 EDT
Sélectionner une base de données Google Cloud pour vos applications
Earned oct. 12, 2025 EDT
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned oct. 2, 2025 EDT
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned mars 22, 2025 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mars 9, 2025 EDT
BigQuery pour le machine learning
Earned mars 8, 2025 EST
Intro au ML : traitement du langage
Earned mars 8, 2025 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mars 7, 2025 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned mars 7, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mars 3, 2025 EST
Les bases de Google Cloud
Earned mars 3, 2025 EST
Référence : infrastructure
Earned mars 3, 2025 EST
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned mars 3, 2025 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mars 3, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mars 2, 2025 EST
Principes fondamentaux de la sécurité et de l'identité
Earned mars 1, 2025 EST
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language
Earned fév. 26, 2025 EST
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned fév. 17, 2025 EST
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned fév. 17, 2025 EST