Google Cloud Platform : les fondamentaux du Big Data et du Machine Learning (CPB100)
- Référence GO8325
- Durée 1 Jour
Modalité pédagogique
Options de paiement complémentaires
-
GTC 12 TTC
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Classe inter à distance Prix
EUR850.00
hors TVA
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Modalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
-
Classe inter à distance
Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.
-
Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
-
Intra-entreprise
Cette formation est délivrable en groupe privé, et adaptable selon les besoins de l’entreprise. Nous consulter.
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Résumé
Haut de pageCette formation est délivrée en synchrone à distance tout en garantissant l'accès à un environnement d'apprentissage complet!
Ce cours d'une journée initie les participants aux capacités de Big Data de Google Cloud Platform. Grâce à une combinaison de présentations, de démonstrations et de travaux pratiques, ils obtiendront un aperçu de la plate-forme Google Cloud et une vue détaillée des fonctionnalités de traitement des données et d'apprentissage automatique. Ce cours présente la facilité, la flexibilité et la puissance des solutions Big Data sur Google Cloud Platform.
Prochaines dates
Haut de pagePublic
Haut de pageObjectifs de la formation
Haut de page- Découvrir les objectifs et la valeur des principaux produits Big Data et Machine Learning disponibles dans la plate-forme GoogleCloud
- Utiliser Cloud SQL et Cloud Dataproc pour migrer les workloads MySQL et Hadoop / Pig / Spark / Hive existants vers Google Cloud Platform
- Utiliser BigQuery et Cloud Datalab pour effectuer une analyse interactive des données
- Former et utiliser un réseau de neurones en utilisant TensorFlow
- Employer des API ML
- Choisir parmi différents produits de traitement de données sur Google Cloud Platform
Programme détaillé
Haut de pagePrésentation de Google Cloud Platform
- Présentation des principes fondamentaux de la plate-forme Google
- Produits et technologies de données Google Cloud Platform
- Scénarios d'utilisation
Calcul et bases de stockage
- CPU à la demande (Compute Engine)
- Un système de fichiers global (Cloud Storage)
- CloudShell
L'analyse de données sur le cloud
- Stepping-stones vers le cloud
- CloudSQL: votre base de données SQL sur le cloud
- Atelier: Importation de données dans CloudSQL et exécution de requêtes
- Spark sur Dataproc
Mise à l'échelle de l'analyse des données
- Accès aléatoire rapide
- Datalab
- BigQuery
- Apprentissage automatique avec TensorFlow
- Des modèles entièrement construits pour des besoins commun
Architectures de traitement de données
- Architectures orientées message avec Pub / Sub
- Créer des pipelines avec Dataflow
- Architecture de référence pour le traitement de données en temps réel et par lots
Résumé
- Pourquoi Google Cloud Platform?
- Où aller en partant d'ici
Ressources additionnelles
- Lab 1: S'inscrire à Google Cloud Platform
- Atelier 2: Configurer un pipeline de traitement de données Ingest-Transform-Publish
- Lab 3: Recommandations d'apprentissage automatique avec SparkML
- Lab 4: Construire un ensemble de données d'apprentissage automatique
- Lab 5: Former et utiliser le réseau de neurones
- Lab 6: Employer des API ML
Pré-requis
Haut de page- Posséder des compétence de base en langage de requête commun tel que SQL
- Avoir une expérience de la modélisation, de l'extraction, de la transformation et du chargement de données
- Savoir développer des applications en utilisant un langage de programmation commun tel que Python
- Etre familier avec l'apprentissage automatique et / ou les statistiques
Bon à savoir
Haut de pagePour le suivi de cette formation à distance depuis un site client équipé, il suffit d'avoir une bonne connexion internet, un casque avec micro et d'être dans un endroit au calme pour en profiter pleinement. Une fiche explicative est adressée en amont aux participants pour leur permettre de vérifier leur installation technique et de se familiariser avec la solution technologique utilisée.
L'accès à l'environnement d'apprentissage (support de cours officiel, labs), ainsi qu'aux feuilles d'émargement et d'évaluation est assuré.
En savoir plus : https://www.globalknowledge.com/fr-fr/solutions/methodes-d'apprentissage/classe-a-distance
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