Découvrez les formations Google Cloud à votre manière.

Afin de répondre à vos besoins, Google Cloud a constitué un catalogue complet de plus de 980 activités de formation aux formats variés. Vous avez le choix entre de petits ateliers individuels ou des cours de plusieurs modules comprenant des vidéos, de la documentation, des ateliers et des questionnaires. Lors des ateliers, nous vous fournissons des identifiants temporaires qui vous permettent d'accéder à de vraies ressources cloud. Vous pouvez ainsi apprendre à utiliser Google Cloud en conditions réelles. Gagnez des badges pour les formations que vous terminez, définissez des objectifs, et suivez et mesurez votre progression avec Google Cloud !

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352 résultats

  1. Atelier Sélection

    Résoudre les problèmes et éviter les pièges liés à la jointure des données

    Cet atelier s'intéresse à la rétro-ingénierie des relations entre des tables de données, ainsi qu'aux pièges à éviter lors de leur jointure.

  2. Cours Sélection

    Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Français

    Les pipelines de données s'inscrivent généralement dans le paradigme EL (extraction et chargement), ELT (extraction, chargement et transformation) ou ETL (extraction, transformation et chargement). Ce cours vous indiquera quel paradigme utiliser pour le traitement de données par lot en fonction du contexte. Il vou…

  3. Cours Sélection

    Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

    This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability fram…

  4. Atelier Sélection

    Data Publishing on BigQuery for Data Sharing Partners

    In this lab you will learn how to share datasets and publish datasets with BigQuery.

  5. Atelier Sélection

    Créer un pipeline de transformation de données avec Cloud Dataprep

    Cloud Dataprep by Alteryx est un service intelligent, qui permet de visualiser, de nettoyer et de préparer des données structurées et non structurées à des fins d'analyse. Dans cet atelier, vous allez découvrir l'interface utilisateur de Cloud Dataprep afin de créer un pipeline de transformation de données.

  6. Cours Sélection

    BigQuery for Data Warehousing

    Vous voulez créer un entrepôt de données ou l'optimiser ? Découvrez les bonnes pratiques d'extraction, de transformation et de chargement des données dans Google Cloud avec BigQuery. Dans cette série d'ateliers interactifs, vous allez créer votre propre entrepôt de données et l'optimiser en utilisant différents en…

  7. Cours Sélection

    Secure BigLake Data

    Earn a skill badge by completing the Secure BigLake Data quest, where you use IAM, BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create and secure BigLake tables. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services…

  8. Cours Sélection

    Introduction to Data Analytics in Google Cloud

    This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architectur…

  9. Atelier Sélection

    Analyser et visualiser des données dans Looker : atelier challenge

    Dans cet atelier challenge, vous testerez vos compétences en consultant, filtrant et triant des données dans Looker. Vous serez également invité à enregistrer des Looks, à les ajouter à un tableau de bord et à un tableau, puis à planifier une livraison régulière des données.

  10. Atelier Sélection

    Créer et exécuter des connecteurs MySQL, PostgreSQL et SQL Server vers Data Catalog

    Dans cet atelier, vous allez explorer des ensembles de données existants avec Data Catalog et obtenir des insights à partir des métadonnées de table et de colonne.