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Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals

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 d’ensemble de Google Cloud Platform et une vue plus approfondie des capacités de traitement des données.

  • Durée : 1 jour
  • Format : En présentiel ou à distance
  • Prérequis : Expérience de base dans les domaines suivant :
    – Langage de requête commun tel que SQL
    – Outil d’ETL
    – Modélisation des données
    – Machine learning et / ou statistiques
    – Programmation en Python
    Expérience en développement applicatif.
  • Audience : Personnes souhaitant un aperçu des produits et services Google Cloud Platform orientés traitement des données et machine learning.
  • Tarif : nous contacter
  • Plus d’informations dans le catalogue de nos formations

Présentation détaillée de la 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

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