Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Ce cours intensif à la demande, d'une durée d'une semaine, complète le cours Big Data and Machine Learning Fundamentals de Google Cloud Platform (GCP). À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques conduits par un formateur, les élèves apprendront à gérer l'entreposage, l'analyse et le traitement des pipelines de données no-ops.

Conditions préalables :

• Cours Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
• Expérience de l'utilisation d'un langage de requête de type SQL pour l'analyse de données
• Connaissance de Python ou de Java

Remarque concernant les comptes Google :
• Pour le moment, les services Google ne sont pas disponibles en Chine.

Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.

Ce cours à la demande accéléré réparti sur une semaine propose aux participants une introduction pratique à la conception et à la création de modèles de machine learning sur la plateforme Google Cloud. Grâce à une combinaison de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvriront les concepts du machine learning, aussi appelé apprentissage automatique, et de TensorFlow, et acquerront des compétences pratiques pour développer, évaluer et produire des modèles de machine learning.

OBJECTIFS

Ce cours enseigne aux participants les compétences suivantes :

● Identifier les cas d'utilisation de machine learning

● Élaborer un modèle de ML à l'aide de TensorFlow

● Élaborer des modèles de ML évolutifs et déployables avec Cloud ML

● Comprendre l'importance des fonctionnalités de prétraitement et de combinaison

● Incorporer des concepts de ML évolués à leurs modèles

● Faire passer des modèles de ML entraînés en production


CONDITIONS PRÉALABLES

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les participants doivent :

● avoir achevé le cours "Google Cloud Fundamentals: Big Data & Machine Learning" OU posséder une expérience équivalente ;

● posséder des compétences de base dans un langage de requête courant tel que SQL ;

● posséder une expérience des activités de modélisation, d'extraction, de transformation et de chargement de données ;

● développer des applications à l'aide d'un langage de programmation commun tel que Python ;

● connaître le machine learning et/ou les statistiques.

Remarque concernant les comptes Google :
• Les services Google sont actuellement indisponibles en Chine.

Ce cours intensif à la demande, d'une durée d'une semaine, complète le cours Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. À travers un ensemble de vidéos, de démonstrations et d'ateliers pratiques, vous allez apprendre à créer des pipelines de flux de données à l'aide de Google Cloud Pub/Sub et de Dataflow pour permettre la prise de décision en temps réel. Vous apprendrez également à créer des tableaux de bord en vue d'obtenir des résultats sur mesure pour les différents types d'intervenants.

Prérequis :
• Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals (ou expérience équivalente)
• Quelques notions de Java

Objectifs :
• Comprendre les cas d'utilisation pour l'analyse de flux en temps réel
• Gérer les événements de données à l'aide du service de messagerie asynchrone de Google Cloud Pub/Sub
• Coder des pipelines de flux de données et effectuer des transformations si nécessaire
• Découvrir les deux facettes d'un pipeline de flux de données : production et consommation
• Interopérer Dataflow, BigQuery et Cloud Pub/Sub pour l'analyse des flux de données en temps réel