Experimenting and Evaluating your Gen AI models
Earned oct. 3, 2024 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned août 22, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned jan. 13, 2024 EST
Présentation de l'IA générative
Earned jan. 11, 2024 EST
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Français
Earned nov. 19, 2023 EST
Security Best Practices in Google Cloud - Français
Earned nov. 18, 2023 EST
Managing Security in Google Cloud - Français
Earned nov. 18, 2023 EST
Preparing for Your Professional Cloud Network Engineer Journey
Earned juin 18, 2023 EDT
DEPRECATED Network Performance and Optimization
Earned juin 17, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned juin 17, 2023 EDT
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned juin 17, 2023 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Français
Earned juin 17, 2023 EDT
Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud
Earned juin 17, 2023 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mai 11, 2023 EDT
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Français
Earned mars 26, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned jan. 29, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned déc. 22, 2021 EST
Model experimentation and evaluation are critical steps in the journey to productionalize an LLM. This course introduces new tools that will help simplify these tasks.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run.
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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 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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Dans ce cours en auto-formation, les participants étudient des solutions d'atténuation des attaques pouvant survenir en de nombreux points d'une infrastructure basée sur Google Cloud, telles que des attaques par déni de service distribué (DDoS) ou par hameçonnage, ou des menaces liées à la classification et à l'utilisation de contenu. Ils découvriront également Security Command Center, Cloud Logging et les journaux d'audit, ainsi que l'utilisation de Forseti pour connaître l'état de conformité global avec les stratégies de sécurité de l'organisation.
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Ce cours en auto-formation présente une étude approfondie des contrôles et techniques de sécurité sur Google Cloud. À travers des présentations, des démonstrations et des ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient les composants d'une solution Google Cloud sécurisée, y compris les technologies de contrôle des accès à Cloud Storage, les clés de sécurité, les clés de chiffrement fournies par le client, les contrôles d'accès aux API, les champs d'application, les VM protégées, le chiffrement, et les URL signées. Le cours aborde également la sécurisation des environnements Kubernetes.
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Ce cours en auto-formation présente une étude approfondie des contrôles et techniques de sécurité sur Google Cloud. À travers des présentations enregistrées, des démonstrations et des ateliers pratiques, les participants explorent et déploient les composants d'une solution Google Cloud sécurisée (Cloud Identity, Resource Manager, Cloud IAM, les pare-feu de cloud privé virtuel, Cloud Load Balancing, l'appairage cloud, Cloud Interconnect et VPC Service Controls, par exemple).
Ceci est le premier cours de la série "Security in Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Security Best Practices in Google Cloud".
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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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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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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.
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Terminez le cours d'introduction Implémenter 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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"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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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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"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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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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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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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.
Experimenting and Evaluating your Gen AI models
Earned oct. 3, 2024 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned août 22, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned jan. 13, 2024 EST
Présentation de l'IA générative
Earned jan. 11, 2024 EST
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Français
Earned nov. 19, 2023 EST
Security Best Practices in Google Cloud - Français
Earned nov. 18, 2023 EST
Managing Security in Google Cloud - Français
Earned nov. 18, 2023 EST
Preparing for Your Professional Cloud Network Engineer Journey
Earned juin 18, 2023 EDT
DEPRECATED Network Performance and Optimization
Earned juin 17, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned juin 17, 2023 EDT
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned juin 17, 2023 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Français
Earned juin 17, 2023 EDT
Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud
Earned juin 17, 2023 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mai 11, 2023 EDT
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Français
Earned mars 26, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned jan. 29, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned déc. 22, 2021 EST