Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning

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

Description du cours

Ce cours d'une journée dispensé par un formateur présente les fonctionnalités de big data de Google Cloud Platform. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants se familiarisent avec Google Cloud Platform, et découvrent de manière plus approfondie les capacités de traitement des données et de machine learning. Ce cours met en avant la facilité, la souplesse et la puissance qui caractérisent les solutions de big data sur Google Cloud Platform.

Ce cours permet aux participants d'acquérir les compétences suivantes

  • Connaître l'utilité et les atouts des principaux produits de big data et de machine learning de Google Cloud Platform
  • Utiliser Cloud SQL et Cloud Dataproc pour migrer des charges de travail MySQL et Hadoop/Pig/Spark/Hive existantes vers Google Cloud Platform
  • Utiliser BigQuery et Cloud Datalab pour effectuer des analyses de données interactives
  • Entraîner et utiliser un réseau de neurones à l'aide de TensorFlow
  • Utiliser les API de ML
  • Choisir entre différents produits de traitement de données sur Google Cloud Platform

Prix: 730€ HT
Durée: 1 jour
Modalité: Inter en présentiel (demander une formation en intra-entreprise)

Prochaines dates :

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PROGRAMME DE LA FORMATION

Module 1

Présentation de Google Cloud Platform

  • Présentation des principes de base de Google Cloud Platform
  • Produits de big data Google Cloud Platform
Module 2

Principes de base du calcul et du stockage

  • Processeurs à la demande (Compute Engine)
  • Un système de fichiers à l'échelle mondiale (Cloud Storage)
  • Cloud Shell
  • Atelier : Configurer un pipeline de traitement de données (ingestion-transformation-publication)
Module 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
Module 4

Évolutivité de l'analyse des données

  • Accès aléatoire rapide
  • Datalab
  • BigQuery
  • Atelier : Créer un ensemble de données de machine learning
Module 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
Module 6

Architectures de traitement de données

  • Architectures de messagerie avec Pub/Sub
  • Créer des pipelines avec Dataflow
  • Architecture de référence pour le traitement des données en temps réel et par lots
Module 7

Récapitulatif

  • Pourquoi utiliser GCP ?
  • Quelles sont les prochaines étapes ?
  • Autres ressources

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