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.
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이 강좌에 대하여
배울 내용
Reconnaître le cycle de vie "des données à l'IA" sur Google Cloud, ainsi que les principaux produits de big data et de machine learning
Créer des pipelines de traitement par flux 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
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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 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
Présentation du cours
Cette section accueille les participants au cours Big Data and Machine Learning Fundamentals et leur offr-FRe un aperçu de sa structure et de ses objectifs.
Big data et machine learning sur Google Cloud
Cette section aborde les composants clés de l'infrastructure Google Cloud. Elle présente un grand nombre des produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning, tous compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA".
Ingénierie des données pour la diffusion de données
Cette section présente la solution de Google Cloud pour gérer les flux de données. Elle examine un pipeline de bout en bout, y compris l'ingestion de données avec Pub/Sub, le traitement des données via Dataflow, et la visualisation des données avec Looker et Data Studio.
Big data avec BigQuery
Cette section présente BigQuery, l'entrepôt de données sans serveur entièrement géré de Google. Elle aborde également BigQuery ML, ainsi que les processus et les commandes clés permettant de créer des modèles de machine learning personnalisés.
Options de machine learning sur Google Cloud
Cette section explore quatre options différentes pour créer des modèles de machine learning sur Google Cloud. Elle présente également Vertex AI, la plate-forme unifiée de Google permettant de créer des projets de ML et de gérer leur cycle de vie.
Workflow de machine learning avec Vertex AI
Cette section se concentre sur les trois phases clés d'un workflow de machine learning dans Vertex AI : préparation des données, entraînement du modèle et évaluation du modèle. Les participants ont l'occasion de s'entraîner à créer un modèle de machine learning avec AutoML.
Résumé du cours
Cette section revient sur les sujets abordés pendant le cours et oriente les participants vers des ressources supplémentaires qui leur permettront d'approfondir leurs connaissances.
검토
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GOOGLE CLOUD BIG DATA AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS EN FRANÇAIS의 최상위 리뷰
Pity there are so many bugs in the quizz (and for months, it seems!), the content in itself is very good, imho.
Les cours sont bien faits. Merci de mettre plus de taches dans les travaux pratiques. Enfin le code pySpark dans l'un des ateliers n'est pas expliqué du tout.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
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재정 지원을 받을 수 있나요?
Are there prerequisites for this course?
Am I eligible for the Google Cloud Platform free trial?
What if I have already used up my Google Cloud Platform free trial?
How does the free trial work?
Is this course similar to CPB100?
Does this course relate to the Google Certified Professional Data Engineer certification?
What is a Google certification?
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