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Formation Google Cloud Platform – Fondamentaux Big Data and Machine Leaning
- Référence : GCP100B
- Durée : 7 heures
- Certification : Non
- Eligible CPF : Non
CONNAISSANCES PREALABLES
- 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
PROFIL DES STAGIAIRES
- Participants désirant un aperçu des produits et services Google Cloud Platform orientés traitement des données et machine learning
OBJECTIFS
- 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
METHODES PEDAGOGIQUES
- 6 à 12 personnes maximum par cours, 1 poste de travail par stagiaire
- Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
- La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS
- Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
- Attestation de fin de stage adressée avec la facture
FORMATEUR
Consultant-Formateur expert Cloud
CONTENU DU COURS Cloud
1 - Présentation de Google Cloud Platform
- Présentation des principes de base de la plateforme 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)
- CloudShell
- Atelier : Configurer un pipeline de traitement des données Ingest-Transform-Publish
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
4 - Mise à l’échelle de l’analyse des données
- Accès aléatoire rapide
- Datalab
- BigQuery
- Atelier : Créer un ensemble de données d’apprentissage automatique
5 - Apprentissage automatique
- Apprentissage automatique avec TensorFlow
- Laboratoire : Effectuer ML avec TensorFlow
- Modèles pré-construits pour les besoins communs
- Atelier : Utiliser des API ML
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
7 - Résumé
- Pourquoi GCP ?
- Où aller en partant d’ici
- Ressources supplémentaires
