Parth Patel
Date d'abonnement : 2019
Ligue d'Argent
5500 points
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned fév. 20, 2021 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned fév. 20, 2021 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned jan. 30, 2021 EST
Principes fondamentaux de la sécurité et de l'identité
Earned déc. 20, 2020 EST
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned nov. 11, 2020 EST
Kubernetes dans Google Cloud
Earned sept. 27, 2020 EDT
DEPRECATED IoT in the Google Cloud
Earned sept. 13, 2020 EDT
Référence : infrastructure
Earned juil. 13, 2020 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned avr. 27, 2020 EDT
Les bases de Google Workspace
Earned jan. 6, 2020 EST
Les bases de Google Cloud
Earned déc. 20, 2019 EST
BigQuery pour le machine learning
Earned déc. 1, 2019 EST
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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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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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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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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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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In this quest, you will learn about Google Cloud’s IoT Core service and its integration with other services like GCS, Dataprep, Stackdriver and Firestore. The labs in this quest use simulator code to mimic IOT devices and the learning here should empower you to implement the same streaming pipeline with real world IoT devices.
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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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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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Workspace est la plate-forme d'applications collaboratives de Google, fournie par Google Cloud. Dans ce cours d'introduction, vous allez découvrir les applications de base de Workspace du point de vue de l'utilisateur, grâce à des ateliers pratiques. Bien que Workspace propose beaucoup plus d'applications et de composants que ceux présentés ici, c'est un bon moyen pour vous familiariser avec les outils principaux : Gmail, Agenda, Sheets et quelques autres. Chaque atelier peut être effectué en 10 à 15 minutes, mais un temps supplémentaire vous est proposé pour mieux explorer les applications de manière autonome.
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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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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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