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TechniqueNouveauté

Formation Google Cloud Platform Fundamentals : Big Data et Machine Learning

Les fondamentaux du Big Data et du Machine Learning sur Google Cloud Platform

Objectifs de cette formation Google Cloud Platform Fundamentals : Big Data et Machine Learning
  • Être capable d'identifier l'utilité et la valeur des principaux produits Big Data et Machine Learning de Google Cloud Platform
  • Savoir utiliser Cloud SQL et Cloud Dataproc pour migrer les workloads MySQL et Hadoop / Pig / Spark / Hive existantes vers Google Cloud Platform
  • Comprendre comment utiliser BigQuery et Cloud Datalab pour effectuer une analyse interactive des données
  • Être capable de créer et d'utiliser un réseau de neurones à l'aide de TensorFlow
  • Comprendre comment utiliser des API Machine Learning
  • Savoir choisir parmi différents produits de traitement de données sur Google Cloud Platform
Public
  • Analystes de données qui souhaitent se familiariser avec Google Cloud Platform
  • Les personnes responsables de la conception de pipelines et d'architectures pour le traitement de données, la création et la maintenance de modèles d'apprentissage automatique et de statistiques, l'interrogation de jeux de données, la visualisation des résultats de requêtes et la création de rapports
  • Cadres et décideurs informatiques évaluant Google Cloud Platform à l'usage des data scientists
Pré-requis
  • Posséder des compétences de base en langage de requête commun tel que SQL
  • Avoir une expérience de la modélisation, de l'extraction, de la transformation et du chargement de données
  • Savoir développer des applications en utilisant un langage de programmation commun tel que Python
  • Disposer de notions d’apprentissage automatique et/ou les statistiques
  • Disposez-vous des compétences nécessaires pour suivre cette formation ? Testez-vous !
Programme détaillé

Présentation de Google Cloud Platform

  • Vue d'ensemble des principes fondamentaux de Google Cloud Platform
  • Produits Big Data de Google Cloud Platform

Principes fondamentaux du calcul et du stockage

  • CPU à la demande (Compute Engine)
  • Un système de fichiers global (Cloud Storage)
  • CloudShell
  • Lab : Configurer un pipeline de traitement de données Ingest-Transform-Publish

L'analyse de données dans le Cloud

  • Le passage au Cloud
  • Cloud SQL : votre base de données SQL sur le Cloud
  • Lab : Importation de données dans CloudSQL et exécution de requêtes
  • Spark sur Dataproc
  • Lab : Recommandations d'apprentissage automatique avec Spark sur Dataproc

Mise à l'échelle de l'analyse des données

  • Accès aléatoire rapide
  • Datalab
  • BigQuery
  • Lab : Construire un ensemble de données de Machine Learning

Machine Learning

  • Machine Learning avec TensorFlow
  • Lab : Réaliser un exercice de Machine Learning avec TensorFlow
  • Modèles pré-établis pour les besoins courants
  • Lab : employer les API Machine Learning

Architectures de traitement de données

  • Architectures orientées messages avec Pub / Sub
  • Créer des pipelines avec Dataflow
  • Architecture de référence pour le traitement de données en temps réel et en batch

Récapitulatif

  • Pourquoi Google Cloud Platform ?
  • Aller plus loin
  • Ressources additionnelles
Les plus de cette formation Google Cloud Platform Fundamentals : Big Data et Machine Learning
  • Une formation complète durant laquelle s'alternent les phases d'apports théoriques et d'échanges.
  • Les consultants spécialistes de la technologie apportent leurs conseils et leur expérience.
  • Une formation animée par un formateur certifié Google Cloud Platform.
Certification

Cette formation prépare au test suivant :

  • Professional Data Engineer
et entre en jeu dans le cursus de certification :

Informations

  • Durée : 1 Jour (7h)
  • Tarif : 780 € HT
  • Réf. : CC381
  • Réf. éditeur : GCP100B


Dates des sessions
Session garantie Formation à distance Session accessible à distance Visio
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