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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Jamaludin Ahmad Rifai C459D4KY0090

Date d'abonnement : 2024

Ligue de Diamant

49625 points
Workspace : Modules complémentaires Earned mars 1, 2025 EST
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery Earned fév. 28, 2025 EST
Explorer l'IA générative dans Agent Platform Earned fév. 28, 2025 EST
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit Earned fév. 28, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated] Earned fév. 28, 2025 EST
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex Earned fév. 27, 2025 EST
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal Earned fév. 19, 2025 EST
La livraison sécurisée de logiciels Earned fév. 18, 2025 EST
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud Earned fév. 18, 2025 EST
Sécuriser des données Lakehouse Earned fév. 11, 2025 EST
Premiers pas avec Sensitive Data Protection Earned fév. 11, 2025 EST
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI Earned fév. 9, 2025 EST
Implémenter des solutions vocales et linguistiques avec des API pré-entraînées Earned fév. 9, 2025 EST
Google Cloud Compute : principes de base Earned fév. 9, 2025 EST
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen Earned fév. 8, 2025 EST
Conception de requêtes dans Agent Platform Earned fév. 8, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud Earned juin 3, 2024 EDT
Application Development with Cloud Run Earned mai 26, 2024 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud Earned avr. 20, 2024 EDT
Développer votre réseau Google Cloud Earned avr. 19, 2024 EDT
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud Earned avr. 19, 2024 EDT
Journalisation et surveillance dans Google Cloud Earned avr. 19, 2024 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation Earned avr. 18, 2024 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine Earned avr. 18, 2024 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux Earned avr. 17, 2024 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base Earned avr. 15, 2024 EDT
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer Earned avr. 12, 2024 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base Earned mars 25, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud Earned mars 15, 2024 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé Earned mars 15, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud Earned mars 15, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud Earned mars 15, 2024 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine Earned mars 15, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud Earned mars 14, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud Earned mars 12, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing Earned mars 11, 2024 EDT

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 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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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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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run.

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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.

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Obtenez un badge de compétence en terminant le cours intermédiaire Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex. Vous y apprendrez à utiliser la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, AutoML et les services d'entraînement personnalisés pour entraîner, évaluer, régler, expliquer et déployer des modèles de machine learning. Ce cours, qui ouvre droit à un badge de compétence, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.

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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 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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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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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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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 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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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 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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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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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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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications

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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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Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.

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Ce cours est une introduction à Terraform pour Google Cloud. Il permet aux participants de découvrir comment Terraform peut être utilisé pour implémenter une Infrastructure as Code, et comment appliquer certaines de ses fonctionnalités essentielles pour créer et gérer une infrastructure Google Cloud. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant et en gérant des ressources Google Cloud à l'aide de Terraform.

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Ce cours en deux parties s'intitule "Journalisation, surveillance et observabilité dans Google Cloud". Les principaux outils pour les opérations de Google Cloud relèvent de deux catégories : les composants orientés opérations et la gestion des performances des applications. Le cours "Journalisation et surveillance dans Google Cloud" aborde les composants orientés opérations, y compris Logging, Monitoring et Service Monitoring. Une fois ce cours terminé, nous vous conseillons de suivre la deuxième partie, Observabilité dans Google Cloud, pour en savoir plus sur les outils de gestion des performances des applications disponibles.

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Ce cours à la demande accéléré présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants explorent et déploient des éléments de solution, y compris l'interconnexion sécurisée de réseaux, l'équilibrage de charge, l'autoscaling, l'automatisation de l'infrastructure et les services gérés.

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Bienvenue dans le cours "Premiers pas avec Google Kubernetes Engine". Si vous vous intéressez à Kubernetes, une couche logicielle située entre vos applications et votre infrastructure matérielle, vous êtes au bon endroit. Google Kubernetes Engine vous permet d'accéder à Kubernetes en tant que service géré sur Google Cloud. L'objectif de ce cours est de vous présenter les principes de base de Google Kubernetes Engine (GKE), et de vous apprendre à conteneuriser et exécuter des applications dans Google Cloud. Le cours commence par une introduction aux principes de base de Google Cloud, puis se poursuit par une présentation des conteneurs et de Kubernetes, de l'architecture de Kubernetes et des opérations Kubernetes.

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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 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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Ce cours vous aide à préparer l'examen pour obtenir la certification Associate Cloud Engineer. Vous découvrirez les domaines Google Cloud abordés dans l'examen et verrez comment créer un plan de formation pour améliorer vos connaissances de ces domaines.

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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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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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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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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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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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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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