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Mar

mars 25, 2022 - 9:00 to 6:00

Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning

Google Cloud

Événement en ligne

25 mars 2022 – 9h-18h – SESSION COMPLETE

La session est complète, inscrivez-vous à notre prochaine session le 24 juin

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

GCP100B
1 jour (7 heures)

Description du cours
Ce cours d’une journée présente aux participants les capacités de Big Data et de Machine Learning de Google Cloud Platform (GCP). Il fournit un aperçu rapide de Google Cloud Platform et une vue plus approfondie des capacités de traitement des données.

Objectifs pédagogiques
Ce cours permet aux participants d’acquérir les compétences suivantes:

Connaissance des produits et services de Google Cloud Platform, particulièrement ceux liés au traitement des données et au machine learning
Connaissance des produits et services fondamentaux concernant le calcul et le stockage
Connaissance de Cloud SQL et de Dataproc
Connaissance de Datalab et BigQuery
Connaissance de TensorFlow et des APIs Machine Learning
Connaissance de Pub / Sub et de Dataflow


Prérequis

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les participants doivent disposer des éléments suivants:

expérience avec un langage de requête commun tel que SQL
expérience avec un ETL
expérience de modélisation des données
expérience en machine learning et / ou statistiques
expérience avec la programmation en Python

Public cible
Ce cours est destiné aux participants suivants:

Participants désirant un aperçu des produits et services Google Cloud Platform orientés traitement des données et machine learning.

Programme de formation

Module 1: Présentation de Google Cloud Platform

Présentation des principes de base de la plateforme Google.
Produits Big Data de Google Cloud Platform.


Module 2: Fondamentaux du calcul et du stockage

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


Module 3: Data Analytics sur le Cloud

Tremplins vers le nuage.
Cloud SQL: votre base de données SQL sur le cloud.
Atelier: Importation de données dans CloudSQL et exécution de requêtes.
Spark sur Dataproc.
Travaux pratiques: recommandations d’apprentissage automatique avec Spark sur Dataproc.


Module 4: Mise à l’échelle de l’analyse des données

Accès aléatoire rapide.
Datalab.
BigQuery.
Atelier: Créer un ensemble de données d’apprentissage automatique.


Module 5: Apprentissage automatique

Apprentissage automatique avec TensorFlow.
Laboratoire: Effectuer ML avec TensorFlow
Modèles pré-construits pour les besoins communs.
Atelier: Utiliser des API ML.


Module 6: Architectures de traitement des données

Architectures orientées message avec Pub / Sub.
Création de pipelines avec Dataflow.
Architecture de référence pour le traitement de données en temps réel et par lots.


Module 7: Résumé

Pourquoi GCP ?
Où aller en partant d’ici
Ressources supplémentaires

mars 25, 2022 - 9:00 to 6:00

Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning