Formation - Google Cloud Platform - Les fondamentaux du Big Data et du Machine Learning

1 - Présentation de Google Cloud Platform

• Présentation des principes de base de la plate-forme Google
• Produits Big Data de Google Cloud Platform

2 - Fondamentaux du calcul et du stockage

• CPU à la demande (Compute Engine)
• Un système de fichiers global (Cloud Storage)
• Cloud Shell
• Atelier : Configurer un pipeline de traitement de données (Ingestion-Transformation-Publication)

3 - L'analyse de données dans le Cloud

• Transition pas-à-pas vers le Cloud
• Cloud SQL : votre base de données SQL dans le cloud
• Atelier : Importer des données dans Cloud SQL et exécuter des requêtes
• Spark sur Dataproc
• Atelier : Recommandations pour le Machine Learning – Spark sur Dataproc

4 - Mise à l'échalle de l'analyse des données

• Accès aléatoire rapide
• Datalab
• BigQuery
• Atelier : Créer un ensemble de données de Machine Learning

5 - Machine Learning

• Machine Learning avec TensorFlow
• Atelier : Exécuter le ML avec TensorFlow
• Modèles prédéfinis pour les besoins courants
• Atelier : Utiliser les API de ML

6 - Architectures de traitement de données

• Architectures de messagerie avec Pub/Sub
• Créer des pipelines avec Dataflow
• Architecture de référence pour le traitement de données en temps réel et par lots

7 - Résumé

• Pourquoi utiliser GCP ?
• Quelles sont les prochaines étapes ?
• Ressources supplémentaires