Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
T-GCPBDML-B-04
Data & IA
1 jour
7 heures
À propos
Ce cours vous présentera les produits de Big Data et d'apprentissage automatique de Google Cloud. Vous commencerez par un aperçu rapide de Google Cloud, puis vous apprendrez ses capacités de traitement des données offertes par la plateforme.
Vos objectifs pédagogiques
Identifier le cycle de vie des données vers l'IA sur Google Cloud et les principaux produits du Big Data et du Machine Learning.
Concevoir des pipelines de streaming avec Dataflow et Pub/Sub.
Analyser le Big Data à grande échelle avec BigQuery.
Identifier différentes options pour créer des solutions de machine learning sur Google Cloud.
Décrire un workflow de machine learning et les étapes clés avec Vertex AI.
Créer un pipeline d'apprentissage automatique à l'aide d'AutoML.
Concevoir des pipelines de streaming avec Dataflow et Pub/Sub.
Analyser le Big Data à grande échelle avec BigQuery.
Identifier différentes options pour créer des solutions de machine learning sur Google Cloud.
Décrire un workflow de machine learning et les étapes clés avec Vertex AI.
Créer un pipeline d'apprentissage automatique à l'aide d'AutoML.
Pré-requis
Connaissance de base d'un ou plusieurs des éléments suivants :
Langage de requête de base de données tel que SQL
Flux de travail d'ingénierie des données depuis l'extraction, la transformation, le chargement jusqu'à l'analyse, la modélisation et le déploiement
Modèles d'apprentissage automatique tels que les modèles supervisés et non supervisés
Langage de requête de base de données tel que SQL
Flux de travail d'ingénierie des données depuis l'extraction, la transformation, le chargement jusqu'à l'analyse, la modélisation et le déploiement
Modèles d'apprentissage automatique tels que les modèles supervisés et non supervisés
Publics visés
Data analysts, data scientists, et business analysts débutants avec Google Cloud.
Personnes chargées de la conception des pipelines et des architectures des traitements des données, de la création et de la maintenance des modèles de ML et des modèles statistiques, de l'interrogation des ensembles de données, de la visualisation des résultats des requêtes et de la création des rapports.
Dirigeants et décideurs informatiques en charge de l'évaluation de l'utilisation de Google Cloud par les data scientists
Personnes chargées de la conception des pipelines et des architectures des traitements des données, de la création et de la maintenance des modèles de ML et des modèles statistiques, de l'interrogation des ensembles de données, de la visualisation des résultats des requêtes et de la création des rapports.
Dirigeants et décideurs informatiques en charge de l'évaluation de l'utilisation de Google Cloud par les data scientists
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