Formation - Google Cloud Platform - Ingénierie de données
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Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée | 4 jours (28 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
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| Durée | 4 jours (28 heures) |
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| Lieux | Partout en France |
Programme
1 - Introduction à l'ingénierie des données
- Explorer le rôle d'un data engineer
- Analyser les défis d'ingénierie des données
- Introduction à BigQuery
- Data lakes et data warehouses
- Démo: requêtes fédérées avec BigQuery
- Bases de données transactionnelles vs data warehouses
- Démo: recherche de données personnelles dans votre jeu de données avec l'API DLP
- Travailler efficacement avec d'autres équipes de données
- Gérer l'accès aux données et gouvernance
- Construire des pipelines prêts pour la production
- Etude de cas d'un client GCP
- Lab : Analyse de données avec BigQuery
2 - Construire un Data Lake
- Introduction aux data lakes
- Stockage de données et options ETL sur GCP
- Construction d'un data lake à l'aide de Cloud Storage
- Démo : optimisation des coûts avec les classes et les fonctions cloud de Google Cloud Storage
- Sécurisation de Cloud Storage
- Stocker tous les types de données
- Démo : exécution de requêtes fédérées sur des fichiers Parquet et ORC dans BigQuery
- Cloud SQL en tant que data lake relationnel
3 - Construire un Data Warehouse
- Le data warehouse moderne
- Introduction à BigQuery
- Démo : Requêter des TB + de données en quelques secondes
- Commencer à charger des données
- Démo: Interroger Cloud SQL à partir de BigQuery
- Lab : Chargement de données avec la console et la CLI
- Explorer les schémas
- Exploration des jeux de données publics BigQuery avec SQL à l'aide de Information_Schema
- Conception de schéma
- Démo : Exploration des jeux de données publics BigQuery avec SQL à l'aide de Information_Schema
- Champs imbriqués et répétés dans BigQuery
- Lab : tableaux et structures
- Optimiser avec le partitionnement et le clustering
- Démo : Tables partitionnées et groupées dans BigQuery
- Aperçu : Transformation de données par lots et en continu
4 - Introduction à la construction de pipelines de données par lots EL, ELT, ETL
- Considérations de qualité
- Comment effectuer des opérations dans BigQuery
- Démo : ETL pour améliorer la qualité des données dans BigQuery
- Des lacunes
- ETL pour résoudre les problèmes de qualité des données
5 - Exécution de Spark sur Cloud Dataproc
- L'écosystème Hadoop
- Exécution de Hadoop sur Cloud Dataproc GCS au lieu de HDFS
- Optimiser Dataproc
- Atelier : Exécution de jobs Apache Spark sur Cloud Dataproc
6 - Traitement de données sans serveur avec Cloud Dataflow
- Cloud Dataflow
- Pourquoi les clients apprécient-ils Dataflow ?
- Pipelines de flux de données
- Lab : Pipeline de flux de données simple (Python / Java)
- Lab : MapReduce dans un flux de données (Python / Java)
- Lab : Entrées latérales (Python / Java)
- Templates Dataflow
- Dataflow SQL
7 - Gestion des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer
- Création visuelle de pipelines de données par lots avec Cloud Data Fusion: composants, présentation de l'interface utilisateur, construire un pipeline, exploration de données en utilisant Wrangler
- Lab : Construction et exécution d'un graphe de pipeline dans Cloud Data Fusion
- Orchestrer le travail entre les services GCP avec Cloud Composer - Apache Airflow
- Environment : DAG et opérateurs, planification du flux de travail
- Démo : Chargement de données déclenché par un événement avec Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Storage et BigQuery
- Lab : Introduction à Cloud Composer
8 - Introduction au traitement de données en streaming
- Traitement des données en streaming
9 - Serverless messaging avec Cloud Pub/Sub
- Cloud Pub/Sub
- Lab : Publier des données en continu dans Pub/Sub
10 - Fonctionnalités streaming de Cloud Dataflow
- Fonctionnalités streaming de Cloud Dataflow
- Lab : Pipelines de données en continu
11 - Fonctionnalités Streaming à haut débit BigQuery et Bigtable
- Fonctionnalités de streaming BigQuery
- Lab : Analyse en continu et tableaux de bord
- Cloud Bigtable
- Lab : Pipelines de données en continu vers Bigtable
12 - Fonctionnalité avancées de BigQuery et performance
- Analytic Window Functions
- Utiliser des clauses With
- Fonctions SIG
- Démo: Cartographie des codes postaux à la croissance la plus rapide avec BigQuery GeoViz
- Considérations de performance
- Lab : Optimisation de vos requêtes BigQuery pour la performance
- Lab : Création de tables partitionnées par date dans BigQuery
13 - Introduction à l'analytique et à l'IA
- Qu'est-ce que l'IA?
- De l'analyse de données ad hoc aux décisions basées sur les données
- Options pour modèles ML sur GCP
14 - API de modèle ML prédéfinies pour les données non structurées
- Les données non structurées sont difficiles à utiliser
- API ML pour enrichir les données
- Lab : Utilisation de l'API en langage naturel pour classer le texte non structuré
15 - Big Data Analytics avec les notebooks Cloud AI Platform
- Qu'est-ce qu'un notebook
- BigQuery Magic et liens avec Pandas
- Lab : BigQuery dans Jupyter Labs sur IA Platform
16 - Pipelines de production ML avec Kubeflow
- Façons de faire du ML sur GCP
- Kubeflow AI Hub
- Lab : Utiliser des modèles d'IA sur Kubeflow
17 - Création de modèles personnalisés avec SQL dans BigQuery ML
- BigQuery ML pour la construction de modèles rapides
- Démo : Entraîner un modèle avec BigQuery ML pour prédire les tarifs de taxi à New York
- Modèles pris en charge
- Lab : Prédire la durée d'une sortie à vélo avec un modèle de régression dans BigQuery ML
- Lab : Recommandations de film dans BigQuery ML
18 - Création de modèles personnalisés avec Cloud AutoML
- Pourquoi Auto ML?
- Auto ML Vision
- Auto ML NLP
- Auto ML Tables
Prérequis
- Avoir suivi la formation "Google Cloud Platform - Les fondamentaux du Big Data et du Machine Learning" (CC381) ou bénéficier d'une expérience équivalente
- Maîtriser les principes de base des langages de requête courants tels que SQL
- Avoir de l'expérience en modélisation, extraction, transformation et chargement des données
- Savoir développer des applications à l'aide d'un langage de programmation courant tel que Python
- Savoir utiliser le Machine Learning et/ou les statistiques
Public
- Développeurs expérimentés en charge des transformations du Big Data
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Community Management Expert : Boostez vos Followers, Fidélisez, Convertissez !
Proposé par Bureau de la FormationObjectifs de la formation
- Connaitre les différents réseaux sociaux.
- Savoir construire une stratégie social média en fonction des objectifs et de la cible.
- Savoir créer du contenu et animer une communauté.
- Être capable d’organiser un planning de publication.
- Savoir organiser une veille et analyser les données de statistiques.
| Tarif |
A partir de 1 400,00 € |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Apporter des solutions d'optimisation à Oracle Database 18c| Tarif |
A partir de 3 475,00 € |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Développer des modèles de données en suivant les bonnes pratiques SAP pour un maximum de performance et de flexibilité
- Démarrer avec la modélisation basée sur les langages SQL et SQLScript
- Gérer des projets et du contenu dans le Web IDE for SAP HANA
- Mettre en oeuvre la sécurité et le contrôle d'accès aux données autour des modèles de données SAP HANA.
| Tarif |
A partir de 4 100,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Aller plus en avant dans la création d'objets plus complexes, tels que des murs rideau, la création d'escaliers entièrement personnalisés, l'utilisation de volumes conceptuels. Appréhender la logique et le travail avec les familles paramétriques. Approche plus pointue des présentation et rendu 3D.| Tarif |
A partir de 3 750,00 € |
| Durée |
10j / 70h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Évaluation des compétences acquises via un questionnaire en ligne intégrant des mises en situation. (Pour passer le certificat voir "Certificat".)
| Tarif |
A partir de 4 910,00 € |
| Durée |
9 jours (63 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Concevoir et réaliser un prototype d'interfaces interactives avec Axure RP Pro
- Créer des interactions entre les pages ou au sein d'une page
- Optimiser les parcours utilisateurs
- Créer des interfaces adaptées pour mobile, tablette et PC
- Générer un prototype HTML.
| Tarif |
A partir de 1 340,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Maîtriser les grands concepts du langage PERL
- Savoir l'utiliser dans divers contextes classiques (traitement de fichiers, scripts système...)
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre les indicateurs statistiques élémentaires (moyenne, médiane, écart-type, …)
- Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives
- Donner un sens physique aux indicateurs tels que la moyenne, la médiane, l'écart-type, le CV, …
- Comprendre la notion d'échantillonnage et de population
- Calculer et interpréter un intervalle de confiance pour une moyenne, une proportion
| Tarif |
A partir de 3 100,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Acquérir les compétences nécessaires pour construire et gérer des conteneurs d’applications avec la solution Docker et les produits de son écosystème.
À l'issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
- Comprendre les principes et le positionnement de Docker et des conteneurs
- Savoir installer Docker dans plusieurs contextes systèmes
- Savoir mettre en oeuvre la solution ainsi que les produits de l'écosystème pour déployer rapidement des applications à l'aide de conteneurs
- Être capable de manipuler l'interface en ligne de commande de Docker pour créer des conteneurs
METHODES ET OUTILS PEDAGOGIQUES
- Alternance exposés théoriques et exercices pratiques (80% pratique)
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Support de cours
EVALUATION
- Tout au long de la formation, exercices pratiques permettant au formateur la validation des acquis et des compétences
Public concerné
Administrateurs, chefs de projet Développeurs d'applications Toute personne souhaitant mettre en œuvre Docker pour déployer ses applications
Pré-requis
Connaître les bases du système Unix/Linux
| Tarif |
A partir de 2 190,00 € |
| Durée |
3 jour(s) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Distinguer les différents représentants du personnel dans l'entreprise suite aux ordonnances Macron : CSE, CSSCT, acteurs syndicaux, représentant de proximité.
- Intégrer les missions, les moyens et le fonctionnement de ces instances dans la pratique du dialogue social.
- Intégrer les nouvelles possibilités d'adaptation du dialogue social aux caractéristiques et enjeux de son entreprise.
| Tarif |
A partir de 1 595,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
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