Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Pritesh Nimje
Date d'abonnement : 2022
Ligue d'Argent
7080 points
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned jan. 16, 2024 EST
Concevoir des systèmes d'analyse de flux résilients sur Google Cloud
Earned juin 5, 2022 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned juin 2, 2022 EDT
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned mai 29, 2022 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned mai 28, 2022 EDT
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned mai 27, 2022 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned mai 18, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned mai 14, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned mai 9, 2022 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mai 4, 2022 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned fév. 17, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 16, 2022 EST
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned fév. 5, 2022 EST
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned fév. 3, 2022 EST
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned fév. 3, 2022 EST
Securing and Integrating Components of Your Application - Français
Earned fév. 3, 2022 EST
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned jan. 30, 2022 EST
App Deployment, Debugging, and Performance - Français
Earned jan. 29, 2022 EST
Getting Started with Application Development - Français
Earned jan. 23, 2022 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned jan. 22, 2022 EST
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned jan. 19, 2022 EST
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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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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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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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 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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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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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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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 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. 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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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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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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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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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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Course Description:
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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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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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"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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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.
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned jan. 16, 2024 EST
Concevoir des systèmes d'analyse de flux résilients sur Google Cloud
Earned juin 5, 2022 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned juin 2, 2022 EDT
Moderniser des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud
Earned mai 29, 2022 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned mai 28, 2022 EDT
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned mai 27, 2022 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned mai 18, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned mai 14, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned mai 9, 2022 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned mai 4, 2022 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned fév. 17, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 16, 2022 EST
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned fév. 5, 2022 EST
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned fév. 3, 2022 EST
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned fév. 3, 2022 EST
Securing and Integrating Components of Your Application - Français
Earned fév. 3, 2022 EST
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned jan. 30, 2022 EST
App Deployment, Debugging, and Performance - Français
Earned jan. 29, 2022 EST
Getting Started with Application Development - Français
Earned jan. 23, 2022 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned jan. 22, 2022 EST
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned jan. 19, 2022 EST