Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned oct. 17, 2021 EDT
Google Cloud Essentials
Earned oct. 10, 2021 EDT
Le traitement de flux de données est une pratique de plus en plus courante, car elle permet aux entreprises d'obtenir des métriques sur leurs activités commerciales en temps réel. Ce cours explique comment créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud et présente Pub/Sub, une solution qui permet de gérer des données de flux entrants. Par ailleurs, vous verrez comment appliquer des agrégations et des transformations à des flux de données à l'aide de Dataflow, mais aussi comment stocker des enregistrements traités dans BigQuery ou Bigtable pour qu'ils puissent être analysés. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de flux de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
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Terminez le cours Architecture cloud : concevoir, implémenter et gérer pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le déploiement d'un site Web accessible publiquement à l'aide de serveurs Web Apache, la configuration d'une VM Compute Engine à l'aide de scripts de démarrage, la configuration d'une session RDP sécurisée à l'aide de règles de pare-feu et d'un hôte bastion Windows, la création d'une image Docker, son déploiement dans un cluster Kubernetes et sa mise à jour, et la création d'une instance Cloud SQL et l'importation d'une base de données MySQL. Le cours lié à ce badge de compétence est une excellente ressource pour comprendre les sujets qui seront abordés dans l'examen de certification Google Cloud Certified Professional Cloud Architect. 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 connais…
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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Learn to deploy and run Microsoft Windows® applications on Google Cloud. Through lectures and hands-on labs, learn how to configure and run Microsoft Windows and Microsoft SQL Server in Compute Engine. You will also learn how to develop and deploy ASP.NET applications and deploy them to Compute Engine, App Engine, and Google Kubernetes Engine.
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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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Les pipelines de données s'inscrivent généralement dans l'un des paradigmes EL (extraction et chargement), ELT (extraction, chargement et transformation) ou ETL (extraction, transformation et chargement). Ce cours indique quel paradigme utiliser pour le traitement de données par lot en fonction du contexte. Il présente également plusieurs technologies Google Cloud de transformation des données, y compris BigQuery, l'exécution de Spark sur Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
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Les lacs de données et les entrepôts de données sont les deux principaux composants des pipelines de données. Ce cours présente des cas d'utilisation de chaque type de stockage, ainsi que les détails techniques des solutions de lacs et d'entrepôts de données disponibles sur Google Cloud. Il décrit également le rôle des ingénieurs de données et les avantages d'un pipeline de données réussi sur les opérations commerciales, avant d'expliquer pourquoi il est important de procéder à l'ingénierie des données dans un environnement cloud. Il s'agit du premier cours de la série "Ingénierie des données sur Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud".
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Ce cours présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer un modèle de sous-titrage d'images à l'aide du deep learning. Vous découvrirez les différents composants de ce type de modèle, comme l'encodeur et le décodeur, et comment l'entraîner et l'évaluer. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer vos propres modèles de sous-titrage d'images et de les utiliser pour générer des sous-titres pour des images.
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Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
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Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
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Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Vertex AI" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Vous apprendrez à utiliser les modèles de la famille d'API PaLM Vertex AI comme text-bison, chat-bison, et textembedding-gecko. Vous découvrirez également comment rédiger des prompts, quelles bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser l'IA générative pour l'idéation, la classification et l'extraction de texte, la création de synthèses, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide de l'entraînement personnalisé Vertex AI et à le déployer sur un point de terminaison Vertex AI.
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Dans ce cours, nous définirons ce qu'est le machine learning et ce qu'il peut apporter à votre entreprise. Vous verrez quelques démonstrations de l'utilisation du ML et découvrirez ses termes clés, comme instances, caractéristiques et étiquettes. Lors des ateliers interactifs, vous vous entraînerez à appeler les API de ML préentrainées disponibles et à construire vos propres modèles de machine learning en utilisant simplement SQL avec BigQuery ML.
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¨Microservices" describes a software design pattern in which an application is a collection of loosely coupled services. These services are fine-grained, and can be individually maintained and scaled. The microservices architecture is ideal for the public cloud, with its focus on elastic scaling with on-demand resources. In this course, you will learn how to build Java applications using Spring Boot and Spring Cloud on Google Cloud.
You'll use Spring Cloud Config to manage your application's configuration. You'll send and receive messages with Pub/Sub and Spring Integration. You'll also use Cloud SQL as a managed relational database for your Java applications, and learn how to migrate to Spanner, which is Google Cloud's globally-distributed strongly consistent database service. You'll also learn about tracing and debugging your Spring applications with Google Cloud Observability.
To succeed in this course, you should be familiar with the Java programming language and building Java a…
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Le troisième cours de cette série s'intitule "Achieving Advanced Insights with BigQuery". Notre objectif est ici d'approfondir vos connaissances en SQL en abordant en détail les fonctions avancées et en vous apprenant à décomposer les requêtes complexes en étapes faciles à gérer. Nous allons étudier l'architecture interne de BigQuery (stockage segmenté basé sur des colonnes), ainsi que des concepts SQL avancés tels que les champs imbriqués et répétés, en utilisant pour cela des objets ARRAY et STRUCT. Pour finir, nous verrons comment optimiser les performances de vos requêtes et sécuriser vos données à l'aide des vues autorisées.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud".
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Ceci est le deuxième cours de la série "Data to Insights". Ici, nous verrons comment ingérer de nouveaux ensembles de données externes dans BigQuery et les visualiser avec Looker Studio. Nous aborderons également des concepts SQL intermédiaires, tels que les jointures et les unions de plusieurs tables, qui vous permettront d'analyser les données de différentes sources. Remarque : Même si vous avez des connaissances en SQL, certaines spécificités de BigQuery (comme la gestion du cache de requêtes et des caractères génériques de table) peuvent ne pas vous être familières.Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours "Achieving Advanced Insights with BigQuery".
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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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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 Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de clusters mutualisés, la surveillance de l'utilisation des ressources par espace de noms, la configuration de l'autoscaling des pods et des clusters pour accroître l'efficacité, la configuration de l'équilibrage de charge pour distribuer les ressources de façon optimale et l'implémentation des vérifications d'activité et d'aptitude pour garantir l'intégrité ainsi que la rentabilité des applications. 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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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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Ce cours a pour objectif d'aider les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification Professional Data Engineer. Les participants découvriront l'étendue et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen, puis évalueront leur niveau de préparation à l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer la précision des modèles de ML et de déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles. Ce cours inclut également du contenu et des ateliers portant sur l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.
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This course helps learners create a study plan for the PCA (Professional Cloud Architect) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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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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Dans bien des services informatiques, il existe des divergences entre les avantages souhaités par les développeurs, à savoir l'agilité, et ceux des opérateurs, qui recherchent la stabilité. L'ingénierie de la fiabilité des sites (SRE) permet à Google d'aligner les mesures incitatives entre le développement et les opérations, et de proposer une assistance à la production critique. Adopter des pratiques techniques et culturelles de l'ingénierie SRE permet d'améliorer la collaboration entre les équipes métiers et informatiques. Ce cours présente les pratiques clés de l'ingénierie SRE façon Google, ainsi que le rôle déterminant que jouent les responsables IT et les chefs d'entreprise dans la réussite de son adoption au sein de leur organisation.
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Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
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La gestion des réseaux est l'un des aspects les plus importants du cloud computing. Il s'agit de la structure sous-jacente de Google Cloud, qui relie l'ensemble de vos ressources et services entre eux. Ce cours aborde les services de gestion des réseaux essentiels de Google Cloud et vous permet de vous familiariser avec des outils spécialisés dans le développement de réseaux matures grâce à des ateliers pratiques. De la découverte des tenants et aboutissants des VPC à la création d'équilibreurs de charge professionnels, Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud vous permettra d'acquérir l'expérience pratique nécessaire pour développer des réseaux robustes.
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Big data, machine learning et données scientifiques ? Il semble que ce soit la combinaison parfaite. Dans cette quête avancée, vous allez vous familiariser avec des services GCP tels que Big Query, Dataproc et Tensorflow, que vous appliquerez à des cas utilisant des ensembles de données scientifiques réelles. En vous faisant acquérir de l'expérience avec des tâches telles que l'analyse des données sismiques et l'agrégation d'images satellites, le traitement de données scientifiques développera vos compétences dans le domaine du Big data et du machine learning, et vous aidera à résoudre les problèmes que vous rencontrez dans différentes disciplines scientifiques.
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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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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. 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
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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des workflows DevOps dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de dépôts git avec Cloud Source Repositories, le lancement, la gestion et le scaling de déploiements sur Google Kubernetes Engine (GKE), et le développement de l'architecture de pipelines CI/CD qui automatisent la compilation d'images de conteneurs et leur déploiement vers GKE. 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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This course helps you structure your preparation for the Professional Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.
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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes en vogue dans le domaine de l'informatique. Ce sont toutefois des disciplines pointues, pour lesquelles il n'est pas toujours simple de trouver des documents de référence. Heureusement, Google Cloud propose des services conviviaux dédiés, ainsi que ce cours d'introduction, pour vous aider à faire vos premiers pas avec des outils comme BigQuery, l'API Cloud Speech et Video Intelligence.
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If you want to take your Google Cloud networking skills to the next level, look no further. This course is composed of labs that cover real-life use cases and it will teach you best practices for overcoming common networking bottlenecks. From getting hands-on practice with testing and improving network performance, to integrating high-throughput VPNs and networking tiers, Network Performance and Optimization is an essential course for Google Cloud developers who are looking to double down on application speed and robustness.
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Préparez-vous pour Anthos. Cette collection d'ateliers pratiques sur les bonnes pratiques Google Kubernetes Engine se concentre sur la sécurité à grande échelle lorsque vous déployez et gérez des environnements GKE de production, et plus particulièrement sur le contrôle des accès basé sur les rôles, le renforcement, la mise en réseau VPC et l'autorisation binaire.
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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. 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 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. 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 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 Looker Studio en se connectant aux données BigQuery.
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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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Quelles sont les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud ? En quoi consiste la plate-forme Vertex AI et comment pouvez-vous l'utiliser pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de machine learning AutoML sans écrire une seule ligne de code ? Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ?
Google aborde le machine learning d'une façon particulière, qui consiste à fournir une plate-forme unifiée pour les ensembles de données gérés, ainsi qu'un magasin de caractéristiques et un moyen de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Il s'agit également de permettre aux utilisateurs d'étiqueter les données et de créer des notebooks Workbench à l'aide de frameworks tels que TensorFlow, Scikit Learn, Pytorch et R. Avec notre plate-forme Vertex AI, il est également possible d'entraîner des modèles personnalisés, de créer des pipelines de composants, …
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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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Dart is a client-optimized language for developing fast apps on any platform. Dart also forms the foundation of Flutter by providing the language and runtimes that power Flutter apps. In this quest you will learn the basics of Dart in a prepared development environment. Be sure to tag #flutterfestival in your social posts!
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Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!
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Flutter is Google's UI toolkit for building beautiful, natively compiled applications for mobile, web, and desktop from a single codebase. In this quest you will learn how to create a Flutter app using generated template code. Be sure to tag #flutterfestival in your social posts!
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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud -…
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud -…
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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
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Bienvenue dans le deuxième cours de la série "Networking in Google Cloud", intitulé "Routing and Addressing".
Dans ce cours, nous allons nous intéresser aux concepts centraux du routage et de l'adressage dans le contexte des fonctionnalités réseau de Google Cloud.
Dans le module 1, nous poserons les bases en explorant le routage et l'adressage réseau dans Google Cloud. Nous verrons des composants clés tels que le routage IPv4, l'utilisation de vos propres adresses IP (BYOIP, Bring Your Own IP) et la configuration de Cloud DNS. Dans le module 2, nous nous concentrerons sur les options de connexion privée. Nous explorerons des cas d'utilisation et des méthodes permettant d'accéder à Google et à d'autres services de façon privée à l'aide d'adresses IP internes.
À la fin de ce cours, vous aurez compris comment acheminer et gérer efficacement votre trafic réseau dans Google Cloud.
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Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud…
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Ce cours présente une approche pratique du workflow de ML avec une étude de cas dans laquelle une équipe est confrontée à plusieurs exigences métier et cas d'utilisation de ML. Cette équipe doit comprendre quels outils sont nécessaires pour gérer et gouverner les données, et trouver la meilleure approche pour les prétraiter.
On présente à cette équipe trois options de création de modèles de ML pour deux cas d'utilisation spécifiques. Ce cours explique pourquoi l'équipe tire parti des avantages d'AutoML, de BigQuery ML ou de l'entraînement personnalisé pour atteindre ses objectifs.
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Cette quête fondamentale est unique parmi les autres offres Qwiklabs. Les ateliers ont été conçus pour former les professionnels de l'informatique aux thèmes et aux services figurant dans la certification Google Cloud.
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L'utilisation de la puissance de calcul à grande échelle pour détecter des modèles et lire des images est l'une des technologies fondamentales de l'IA, des voitures sans conducteur à la reconnaissance faciale. Google Cloud Platform offre une vitesse et une précision de pointe grâce à des systèmes qui peuvent être utilisés simplement en appelant des API. Doté en plus d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Dans ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement de l'image. Au cours de divers ateliers, vous allez étiqueter des images, détecter des visages et des points de repère, mais aussi extraire, analyser et traduire du texte à partir d'images.
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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 ensembles de données publics à grande échelle de BigQuery. BigQuery est la base de données d'analyse à faible coût de Google, entièrement gérée et qui ne nécessite aucune opération (NoOps). Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données. Basé sur le langage SQL et le modèle de paiement à l'usage, BigQuery vous permet de vous concentrer sur l'analyse des données pour en dégager des informations pertinentes.
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Firebase is a backend-as-service (Bass) platform for creating mobile and web applications. In this quest you will learn to build serverless web apps, import data into a serverless database, and build a Google Assistant application with Firebase and its Google Cloud integrations. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…
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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
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Ce cours présente aux participants des techniques pour surveiller et améliorer les performances de l'infrastructure et des applications dans Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations, d'ateliers pratiques et d'études de cas concrets, les participants se familiariseront avec la surveillance full stack, la gestion et l'analyse des journaux en temps réel, le débogage de code en production, le traçage des goulots d'étranglement affectant les performances des applications, et le profilage de l'utilisation du processeur et de la mémoire.
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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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Course Description:
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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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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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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 permet aux participants d'apprendre à créer des solutions hautement fiables et efficaces sur Google Cloud en s'appuyant sur des modèles de conception éprouvés. Il s'inscrit dans la continuité des cours "Concevoir une architecture avec Google Compute Engine" et "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine" et demande une expérience pratique des technologies abordées dans chaque cours. À travers un ensemble de présentations, d'activités de conception et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à définir des exigences techniques et commerciales, et à trouver un équilibre entre elles pour concevoir des déploiements Google Cloud hautement fiables et disponibles, sécurisés et économes.
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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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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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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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Le cours "Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure" 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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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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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.
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Ce cours d'introduction est unique en son genre parmi les autres offres de cours. Il se compose d'ateliers pratiques conçus pour permettre aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer. De l'IAM à la gestion de réseaux en passant par le déploiement avec Kubernetes Engine, vous allez suivre dans ce cours des ateliers spécifiques qui mettront à l'épreuve vos connaissances sur Google Cloud. Attention : même si ces ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, nous vous recommandons de consulter en supplément le guide de l'examen et les autres ressources de préparation disponibles.
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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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Surpassez vos concurrents grâce au DevOps. Le DevOps est un mouvement organisationnel et culturel visant à accélérer la livraison de logiciels, à améliorer la fiabilité des services et à permettre aux acteurs du développement logiciel d'être copropriétaires de leur travail. Dans ce cours, vous allez apprendre à utiliser Google Cloud pour optimiser les délais, la stabilité, la disponibilité et la sécurité de vos livraisons de logiciels. Le programme DevOps Research and Assessment a rejoint Google Cloud. Comment votre équipe se positionne-t-elle ? Répondez à ce quiz à choix multiples de cinq questions pour le découvrir !
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Course Description:
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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.
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Terminez le cours d'introduction Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la surveillance des machines virtuelles dans Compute Engine, l'utilisation de Cloud Monitoring pour la supervision multiprojet, l'extension des fonctionnalités de surveillance et de journalisation à Cloud Functions, la création et l'envoi de métriques d'application personnalisées, et la configuration d'alertes Cloud Monitoring en fonction de ces métriques personnalisées.
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Learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. These labs will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the challenge lab at the end of the Monitor and Log with Google Cloud Operations Suite to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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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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This quest offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.
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"Networking in Google Cloud" est une série de cours en six parties. Bienvenue dans la première des six parties de notre série de cours "Networking in Google Cloud: Fundamentals".
Ce cours fournit une présentation complète des concepts fondamentaux de la mise en réseau, y compris les principes de base de la mise en réseau, les cloud privés virtuels (VPC) et le partage des réseaux VPC. Il traite également des techniques de journalisation et de surveillance des réseaux.
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Dans ce cours, les développeurs d'applications apprennent à concevoir et développer des applications cloud natives qui s'intègrent parfaitement aux services gérés de Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants apprendront à appliquer les bonnes pratiques de développement d'applications et à utiliser les services Google Cloud Storage appropriés pour le stockage d'objets, les données relationnelles, la mise en cache et les données analytiques.
Il est obligatoire de terminer une version de chaque atelier. Chaque atelier est disponible en Node.js. Dans la plupart des cas, les mêmes ateliers sont aussi disponibles en Python ou en Java. Vous pouvez terminer chaque atelier dans la langue que vous voulez.
Il s'agit du premier cours de la série "Developing Applications with Google Cloud". Une fois que vous l'aurez terminé, inscrivez-vous au cours "Securing and Integrating Components of your Application".
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Ce cours décrit les problématiques courantes auxquelles se confrontent les analystes de données et explique comment les résoudre à l'aide des outils de big data disponibles sur Google Cloud. Vous découvrirez quelques notions de SQL et apprendrez comment utiliser BigQuery et Dataprep pour analyser et transformer vos ensembles de données.
Il s'agit du premier cours de la série "From Data to Insights with Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights".
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Earn the introductory skill badge by completing the Build a Website on Google Cloud skill badge course. This course is based on the Get Cooking in Cloud series and covers`:`Deploying a website on Cloud RunHosting a web app on Compute EngineCreating, deploying, and scaling your website on Google Kubernetes EngineMigrating from a monolithic application to a microservices architecture using Cloud Build
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Dans cette quête, vous découvrirez les 4 types d'architectures de sites Web disponibles dans Google Cloud pour vous assurer que votre site Web est disponible et évolutif. Terminez cette quête, y compris le Labo du défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Le Challenge Lab ne fournit pas d'étapes normatives, mais nécessite la création de solutions avec un minimum de conseils et testera vos compétences en technologie Google Cloud. Cette quête est basée sur la série de vidéos Get Cooking in Cloud.
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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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Les interfaces de programmation d'applications Google Cloud permettent d'interagir avec Google Cloud Services par programme. Cette quête vous familiarisera avec différentes API de GCP, que vous apprendrez à utiliser avec Google APIs Explorer, un outil permettant de parcourir les API et d'exécuter leurs méthodes de manière interactive. En apprenant à transférer des données entre des buckets Cloud Storage, à déployer des instances de Compute Engine, à configurer des clusters Dataproc et bien plus encore, Exploring APIs vous fera réaliser la puissance des API et la raison pour laquelle elles sont utilisées presque exclusivement par des utilisateurs expérimentés de GCP. Lancez-vous dans cette quête dès aujourd'hui.
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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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Les organisations de toutes tailles exploitent le potentiel et la flexibilité du cloud afin de transformer leurs opérations. Toutefois, la gestion et le scaling des ressources cloud peuvent s'avérer complexes.
"Scaling avec la suite Google Cloud Operations" présente les concepts fondamentaux des opérations modernes, de la fiabilité et de la résilience dans le cloud, ainsi que la manière dont Google Cloud peut vous aider à atteindre ces objectifs.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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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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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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"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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De nombreuses entreprises traditionnelles utilisent d'anciens systèmes et d'anciennes applications qui ne peuvent plus satisfaire les attentes des clients d'aujourd'hui. Les chefs d'entreprise doivent régulièrement choisir entre deux options : entretenir leurs systèmes informatiques vieillissants ou investir dans de nouveaux produits et services. Le cours "Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud" aborde ces problématiques et propose des solutions pour les résoudre à l'aide de la technologie cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud est une grande source de valeur pour les entreprises. En combinant le potentiel de cette technologie avec celui des données, il est possible de créer encore plus de valeur et d'offrir de nouvelles expériences client. "Explorer la transformation des données avec Google Cloud" vous fait découvrir la valeur que les données peuvent apporter à une entreprise et les façons dont Google Cloud peut les rendre utiles et accessibles. Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il a pour but d'aider les participants à évoluer dans leur poste et à façonner l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud et la transformation numérique suscitent beaucoup d'enthousiasme, mais elles génèrent aussi souvent beaucoup de questions laissées sans réponse.
Par exemple : Qu'est-ce que la technologie cloud ? Qu'entend-on par transformation numérique ? Que peut vous apporter la technologie cloud ? Et par où commencer ?
Si vous vous êtes déjà posé une de ces questions, vous êtes au bon endroit. Ce cours offre un aperçu des opportunités et des défis que les entreprises peuvent rencontrer lors de leur transformation numérique. Si vous souhaitez découvrir les technologies cloud afin de pouvoir exceller dans votre rôle et contribuer à bâtir l'avenir de votre entreprise, ce cours d'introduction sur la transformation numérique est pour vous. Il fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader.
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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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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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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 d'introduction Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de commandes gcloud et l'utilisation de Cloud Shell, la création et le déploiement de machines virtuelles dans Compute Engine, ainsi que la configuration d'équilibreurs de charge réseau et HTTP. 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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Cette quête d'introduction se compose d'ateliers pratiques qui vous permettent de vous familiariser avec les outils et services de base de Google Cloud Platform. "GCP Essentials" est la première quête recommandée pour les personnes s'intéressant à Google Cloud. Vous pouvez la suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, une fois la quête terminée, vous disposerez de compétences pratiques qui vous seront utiles pour n'importe quel projet GCP. 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 avec l'équilibrage de charge, "GCP Essentials" constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de ces ateliers.
Concevoir des systèmes d'analyse de flux résilients sur Google Cloud
Earned sept. 2, 2023 EDT
Architecture cloud : concevoir, implémenter et gérer
Earned août 31, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned juil. 27, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned juil. 27, 2023 EDT
Develop and Deploy Windows Applications on Google Cloud
Earned juil. 15, 2023 EDT
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud
Earned juil. 7, 2023 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned juin 29, 2023 EDT
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned juin 24, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 22, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned juin 22, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned juin 22, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned juin 22, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned juin 22, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned juin 22, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juin 22, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned juin 21, 2023 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Français
Earned juin 21, 2023 EDT
Building Scalable Java Microservices with Spring Boot and Spring Cloud
Earned juin 18, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français
Earned juin 17, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Français
Earned juin 16, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned juin 15, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 15, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juin 14, 2023 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned juin 11, 2023 EDT
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
Earned juin 5, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned juin 1, 2023 EDT
Systèmes de machine learning de production
Earned mai 31, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned mai 28, 2023 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned mai 25, 2023 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned mai 23, 2023 EDT
Ingénierie des caractéristiques
Earned mai 18, 2023 EDT
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey
Earned mai 15, 2023 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned mai 7, 2023 EDT
Développer une culture de l'ingénierie SRE façon Google
Earned mai 3, 2023 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned avr. 13, 2023 EDT
Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud
Earned avr. 12, 2023 EDT
Scientific Data Processing
Earned mars 29, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned mars 27, 2023 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned mars 25, 2023 EDT
Implémenter des workflows DevOps dans Google Cloud
Earned mars 24, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Network Engineer Journey
Earned fév. 23, 2023 EST
Bases : Données, ML, IA
Earned fév. 15, 2023 EST
DEPRECATED Network Performance and Optimization
Earned fév. 7, 2023 EST
Bonnes pratiques Google Kubernetes Engine : sécurité
Earned nov. 11, 2022 EST
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 17, 2022 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned oct. 16, 2022 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 16, 2022 EDT
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned oct. 15, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned oct. 13, 2022 EDT
Cloud Development
Earned oct. 12, 2022 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions
Earned oct. 12, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned oct. 10, 2022 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned oct. 10, 2022 EDT
Dart Essentials
Earned oct. 10, 2022 EDT
Flutter Development
Earned oct. 7, 2022 EDT
Flutter Essentials
Earned oct. 7, 2022 EDT
Cloud SQL
Earned oct. 7, 2022 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Earned oct. 5, 2022 EDT
[DEPRECATED] - Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Earned oct. 5, 2022 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned oct. 4, 2022 EDT
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Français
Earned oct. 4, 2022 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned oct. 4, 2022 EDT
[DEPRECATED]-Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Français
Earned oct. 4, 2022 EDT
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned oct. 3, 2022 EDT
DEPRECATED Cloud Engineering
Earned sept. 30, 2022 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned sept. 30, 2022 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned sept. 30, 2022 EDT
Build Apps & Websites with Firebase
Earned sept. 30, 2022 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned sept. 30, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned sept. 30, 2022 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
Earned sept. 25, 2022 EDT
Journalisation et surveillance dans Google Cloud
Earned sept. 24, 2022 EDT
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned sept. 22, 2022 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - Français
Earned sept. 14, 2022 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned sept. 13, 2022 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned sept. 7, 2022 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned sept. 4, 2022 EDT
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned août 30, 2022 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned août 26, 2022 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned août 23, 2022 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned juil. 23, 2022 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Français
Earned juil. 11, 2022 EDT
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer
Earned juil. 10, 2022 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned mai 3, 2022 EDT
Ingénierie cloud
Earned avr. 23, 2022 EDT
Les bases du développement avec Google
Earned avr. 12, 2022 EDT
Principes de bases du DevOps
Earned mars 13, 2022 EDT
Securing and Integrating Components of Your Application - Français
Earned mars 11, 2022 EST
Cloud Logging
Earned mars 10, 2022 EST
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned mars 7, 2022 EST
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite
Earned mars 7, 2022 EST
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned mars 3, 2022 EST
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned mars 3, 2022 EST
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned fév. 26, 2022 EST
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Français
Earned fév. 18, 2022 EST
Getting Started with Application Development - Français
Earned jan. 11, 2022 EST
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Français
Earned jan. 2, 2022 EST
Build a Website on Google Cloud
Earned déc. 26, 2021 EST
Website on Google Cloud
Earned déc. 17, 2021 EST
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned déc. 13, 2021 EST
Exploring APIs
Earned déc. 10, 2021 EST
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