Attention Mechanism - Français
Earned nov. 2, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - Français
Earned nov. 2, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics on Google Cloud
Earned mai 18, 2024 EDT
Build a Data Mesh with Dataplex
Earned mai 15, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines
Earned mai 14, 2024 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned mai 14, 2024 EDT
Google Cloud Data Solutions for the Public Sector
Earned mai 5, 2024 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français
Earned mai 4, 2024 EDT
BigQuery Fundamentals for Redshift Professionals
Earned avr. 28, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned avr. 27, 2024 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned avr. 27, 2024 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned avr. 26, 2024 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned avr. 24, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned avr. 22, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Français
Earned avr. 22, 2024 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Français
Earned avr. 20, 2024 EDT
Deploy and Manage Cloud Environments with Google Cloud
Earned avr. 19, 2024 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Français
Earned avr. 15, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned avr. 14, 2024 EDT
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey
Earned avr. 14, 2024 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned avr. 13, 2024 EDT
Getting Started with Google Kubernetes Engine - Français
Earned avr. 7, 2024 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - Français
Earned avr. 6, 2024 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services - Français
Earned avr. 2, 2024 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation - Français
Earned avr. 1, 2024 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Français
Earned mars 31, 2024 EDT
Migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service
Earned mars 30, 2024 EDT
Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud
Earned mars 25, 2024 EDT
Set up and Configure a Cloud Environment in Google Cloud
Earned mars 23, 2024 EDT
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Français
Earned mars 22, 2024 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned mars 21, 2024 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned mars 21, 2024 EDT
Google Cloud Essentials
Earned mars 19, 2024 EDT
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 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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This introductory course explores the basics of data analysis, including collection, storage, exploration, visualization, and sharing. This course also introduces Google Cloud's data analytics tools and services. Through video lectures, demos, quizzes, and hands-on labs, this course demonstrates how to go from raw data to impactful visualizations and dashboards. Whether you already work with data and want to learn how to be successful on Google Cloud, or you’re looking to progress in your career, this course will help you get started.
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Complete the introductory Build a Data Mesh with Dataplex skill badge to demonstrate skills in the following: building a data mesh with Dataplex to facilitate data security, governance, and discovery on Google Cloud. You practice and test your skills in tagging assets, assigning IAM roles, and assessing data quality in Dataplex. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.
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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) 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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Enterprise data sharing made easy with Dataplex and Analytics Hub
Learn how to share data securely in your lakehouse with minimized data duplication and more data governance through Dataplex and Analytics Hub - enterprise data management made easy.
Creating Data Pipelines with Data Fusion
In this session, we will explore using Data Fusion to create code-free point and click pipelines that can ETL high-volumes of data with support for popular data sources, including file systems and object stores, relational and NoSQL databases, and SaaS systems.
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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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This course covers BigQuery fundamentals for professionals who are familiar with SQL-based cloud data warehouses in Redshift and want to begin working in BigQuery. Through interactive lecture content and hands-on labs, you learn how to provision resources, create and share data assets, ingest data, and optimize query performance in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Redshift, you also learn about similarities and differences between Redshift and BigQuery to help you get started with data warehouses in BigQuery. After this course, you can continue your BigQuery journey by completing the skill badge quest titled Build and Optimize Data Warehouses with BigQuery.
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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
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Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; building machine learning models using BigQuery ML; and using Cloud Composer to copy data across multiple locations. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge course, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge course, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network. For practice with BigQuery fundamentals (including working with the console and command line), complete the course titled BigQuery Basics for Data Analysts.
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Complete the introductory Prepare Data for ML APIs on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: cleaning data with Dataprep by Trifacta, running data pipelines in Dataflow, creating clusters and running Apache Spark jobs in Dataproc, and calling ML APIs including the Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, and Video Intelligence API. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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Intégrer le machine learning à des pipelines de données renforce la capacité à dégager des insights des données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Vertex AI.
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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 le paradigme EL (extraction et chargement), ELT (extraction, chargement et transformation) ou ETL (extraction, transformation et chargement). Ce cours vous indiquera quel paradigme utiliser pour le traitement de données par lot en fonction du contexte. Il vous présentera également plusieurs solutions 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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Cette quête fondamentale est unique en son genre 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" . Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud.
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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 "Data Engineering on Google Cloud". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud".
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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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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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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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Bienvenue dans le cours "Getting Started with 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 "Architecting with Google Compute Engine" et "Architecting with 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 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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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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This course offers hands-on practice with migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service. You start with an introductory lab that briefly reviews how to get started with Cloud SQL for MySQL, including how to connect to Cloud SQL instances using the Cloud Console. Then, you continue with two labs focused on migrating MySQL databases to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service. The course ends with a lab on migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs.
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Complete the intermediate Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: Infrastructure as Code (IaC) principles using Terraform, provisioning and managing Google Cloud resources with Terraform configurations, effective state management (local and remote), and modularizing Terraform code for reusability and organization. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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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. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud.
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Ce cours présente les solutions d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud permettant de développer des projets d'IA prédictive et générative. Il décrit les technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, en englobant les éléments de base, le développement et les solutions d'IA. Son but est d'aider les data scientists, les développeurs d'IA et les ingénieurs en ML à améliorer leurs compétences et connaissances par le biais d'expériences d'apprentissage captivantes et d'exercices pratiques.
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Si vous êtes un développeur cloud débutant et que vous souhaitez vous faire la main au-delà de "Getting Started - Create and Manage Cloud Resources", cette quête est faite pour vous. Elle 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 Stackdriver et Cloud Functions. En participant à cette quête, vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de chaque atelier.
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Complete the introductory Implement Load Balancing on Compute Engine skill badge to demonstrate skills in the following: writing gcloud commands and using Cloud Shell, creating and deploying virtual machines in Compute Engine, and configuring network and HTTP load balancers. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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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.
Attention Mechanism - Français
Earned nov. 2, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - Français
Earned nov. 2, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics on Google Cloud
Earned mai 18, 2024 EDT
Build a Data Mesh with Dataplex
Earned mai 15, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines
Earned mai 14, 2024 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned mai 14, 2024 EDT
Google Cloud Data Solutions for the Public Sector
Earned mai 5, 2024 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Français
Earned mai 4, 2024 EDT
BigQuery Fundamentals for Redshift Professionals
Earned avr. 28, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned avr. 27, 2024 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned avr. 27, 2024 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned avr. 26, 2024 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned avr. 24, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Français
Earned avr. 22, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Français
Earned avr. 22, 2024 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Français
Earned avr. 20, 2024 EDT
Deploy and Manage Cloud Environments with Google Cloud
Earned avr. 19, 2024 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Français
Earned avr. 15, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned avr. 14, 2024 EDT
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey
Earned avr. 14, 2024 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned avr. 13, 2024 EDT
Getting Started with Google Kubernetes Engine - Français
Earned avr. 7, 2024 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - Français
Earned avr. 6, 2024 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services - Français
Earned avr. 2, 2024 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation - Français
Earned avr. 1, 2024 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Français
Earned mars 31, 2024 EDT
Migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service
Earned mars 30, 2024 EDT
Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud
Earned mars 25, 2024 EDT
Set up and Configure a Cloud Environment in Google Cloud
Earned mars 23, 2024 EDT
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Français
Earned mars 22, 2024 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned mars 21, 2024 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned mars 21, 2024 EDT
Google Cloud Essentials
Earned mars 19, 2024 EDT