Ce cours intensif à la demande, d'une durée d'une semaine, présente aux participants les fonctionnalités de big data et de machine learning de Google Cloud Platform (GCP). Il présente rapidement Google Cloud Platform et explique plus en détail les fonctionnalités de traitement des données.
이 강좌는 Data Engineering on Google Cloud Platform en Français 전문 분야의 일부입니다.
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Français
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About this Course
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다음 전문 분야의 5개 강좌 중 1번째 강좌:
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중급 단계
완료하는 데 약 19시간 필요
권장: Une semaine d'étude, six à dix heures par semaine
프랑스어
자막: 프랑스어, 영어
제공자:
Google 클라우드
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 3시간 필요
Ingénierie des données, big data et machine learning sur GCP
Bienvenue dans ce cours consacré aux principes de base du big data et du machine learning dans GCP. Vous allez avoir un aperçu de la structure du cours et découvrir les quatre difficultés du big data à surmonter.
완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 78분), 2 readings, 2 quizzes
13개의 동영상
Présentation de Google Cloud Platform3m
Puissance de calcul pour les données analytiques et les charges de travail de ML9m
Démonstration : Créer une VM sur Compute Engine13m
Stockage élastique avec Google Cloud Storage5m
Développement sur le réseau mondial de Google3m
Sécurité : Sur site ou intégrée au cloud2m
Évolution des outils de big data de Google Cloud5m
Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs3m
Choisir la bonne approche5m
Possibilités offertes par Google Cloud Platform3m
Activité : Explorer des architectures de solutions client existantes7m
Rôles essentiels dans une organisation basée sur les données6m
2개의 읽기 자료
Programme d'ensembles de données publics de Google Cloud10m
Ressources du module10m
1개 연습문제
Évaluation du module
완료하는 데 3시간 필요
Recommander des produits avec Cloud SQL et Spark
Dans ce module, vous disposerez d'un modèle de recommandation Apache SparkML exécuté sur site. Vous allez enrichir vos connaissances sur les modèles de recommandation et apprendre à les exécuter dans le cloud avec Cloud Dataproc et Cloud SQL.
완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 50분), 1 reading, 2 quizzes
8개의 동영상
Présentation du machine learning (ML)5m
Défi : Le ML pour recommander des locations immobilières8m
Approche : Migrer les charges de travail sur site vers Google Cloud Platform9m
Démonstration : Créer une tâche Apache Spark en 10 minutes ou moins6m
Challenge : Utiliser et régler les clusters sur site6m
Déplacer le stockage hors cluster avec Google Cloud Storage4m
Présentation de l'atelier2m
1개의 읽기 자료
Ressources du module10m
1개 연습문제
Évaluation du module30m
완료하는 데 3시간 필요
Prédire les achats des visiteurs avec BigQuery ML
Dans ce module, vous allez découvrir les principes fondamentaux de BigQuery et de l'analyse big data à grande échelle. Vous apprendrez ensuite à concevoir votre propre modèle de machine learning personnalisé afin de prédire les achats des clients en utilisant uniquement SQL associé à BigQuery ML.
완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 74분), 2 readings, 2 quizzes
13개의 동영상
Démonstration : Interroger 2 milliards de lignes de code Github en moins de 30 secondes11m
BigQuery : Un moteur SQL rapide4m
Démonstration : Explorer les données d'un système de vélos en libre-service avec SQL11m
Qualité des données4m
Stockage géré BigQuery5m
Insights provenant des données géographiques2m
Démonstration : Analyser les données d'impacts de foudre avec SIG BigQuery7m
Choisir un type de modèle de ML pour les données structurées4m
Prédire la valeur vie client5m
BigQueryML : Créer des modèles avec SQL3m
Phases du cycle de vie du modèle de ML2m
BigQuery ML : Guide des fonctionnalités principales5m
2개의 읽기 자료
Présentation de l'atelier10m
Ressources du module10m
1개 연습문제
Évaluation du module30m
완료하는 데 2시간 필요
Créer des pipelines de flux de données avec Cloud Pub/Sub et Cloud Dataflow
Dans ce module, vous allez imaginer et créer un pipeline de flux de données en autoscaling afin d'ingérer, de traiter et de visualiser des données sur un tableau de bord. Avant de mettre au point votre pipeline, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'architecture de messagerie et les pièges à éviter lors de la conception et de la mise en œuvre de pipelines de données modernes.
완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 31분), 1 reading, 2 quizzes
8개의 동영상
Architectures de messagerie avec Cloud Pub/Sub6m
Concevoir des pipelines de streaming avec Apache Beam3m
Mettre en œuvre des pipelines de streaming sur Cloud Dataflow3m
Visualiser des tendances avec Data Studio3m
Créer des graphiques avec Data Studio2m
Démonstration : Tutoriel de Data Studio7m
Présentation de l'atelier1m
1개의 읽기 자료
Ressources du module10m
1개 연습문제
Révision du module30m
Data Engineering on Google Cloud Platform en Français 전문 분야 정보
Cette formation de spécialisation en ligne d'une durée de cinq semaines présente en pratique comment concevoir et développer des systèmes de traitement des données sur Google Cloud Platform. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à concevoir des systèmes de traitement de données, à créer des pipelines de données de bout en bout, à analyser des données et à exécuter des tâches de machine learning. Ce cours traite des données par flux ainsi que des données structurées et non structurées.
Ce cours permet aux participants d'acquérir les compétences suivantes :
• Concevoir et développer des systèmes de traitement de données sur Google Cloud Platform
• Exploiter des données non structurées à l'aide de Spark et des API de ML sur Cloud Dataproc
• Traiter des données par lot ou par flux en mettant en œuvre des pipelines de données d'autoscaling sur Cloud Dataflow
• Obtenir des informations métier à partir de très grands ensembles de données à l'aide de Google BigQuery
• Entraîner, évaluer et effectuer des prédictions à l'aide de modèles de machine learning avec TensorFlow et Cloud ML
• Obtenir des insights immédiats à partir de données par flux
Ce cours s'adresse aux développeurs expérimentés qui se chargent de réaliser des opérations de transformation du big data.
En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
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환불 규정은 어떻게 되나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
Are there prerequisites for this course?
Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:
• A common query language such as SQL
• Extract, transform, load activities
• Data modeling
• Machine learning and/or statistics
• Programming in Python
Am I eligible for the Google Cloud Platform free trial?
To be eligible for the free trial, you will need:
- Google account (Google is currently blocked in China)
- Credit card or bank account
- Terms of service
Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602
More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/
For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
What if I have already used up my Google Cloud Platform free trial?
If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.
How does the free trial work?
View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
Is this course similar to CPB100?
Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.
Does this course relate to the Google Certified Professional Data Engineer certification?
The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/
What is a Google certification?
Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/
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