Formation - Google Cloud Platform - Les fondamentaux du Big Data et du Machine Learning
Public admis
- Salarié en Poste
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- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
| Tarif |
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| Durée | 1 jour ( 7 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
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| Durée | 1 jour ( 7 heures) |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
1 - Présentation de Google Cloud Platform
- Présentation des principes de base de la plate-forme Google
- Produits Big Data de Google Cloud Platform
2 - Fondamentaux du calcul et du stockage
- CPU à la demande (Compute Engine)
- Un système de fichiers global (Cloud Storage)
- Cloud Shell
- Atelier : Configurer un pipeline de traitement de données (Ingestion-Transformation-Publication)
3 - L'analyse de données dans le Cloud
- Transition pas-à-pas vers le Cloud
- Cloud SQL : votre base de données SQL dans le cloud
- Atelier : Importer des données dans Cloud SQL et exécuter des requêtes
- Spark sur Dataproc
- Atelier : Recommandations pour le Machine Learning – Spark sur Dataproc
4 - Mise à l'échalle de l'analyse des données
- Accès aléatoire rapide
- Datalab
- BigQuery
- Atelier : Créer un ensemble de données de Machine Learning
5 - Machine Learning
- Machine Learning avec TensorFlow
- Atelier : Exécuter le ML avec TensorFlow
- Modèles prédéfinis pour les besoins courants
- Atelier : Utiliser les API de ML
6 - Architectures de traitement de données
- Architectures de messagerie avec Pub/Sub
- Créer des pipelines avec Dataflow
- Architecture de référence pour le traitement de données en temps réel et par lots
7 - Résumé
- Pourquoi utiliser GCP ?
- Quelles sont les prochaines étapes ?
- Ressources supplémentaires
Prérequis
- 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
- Toute personne souhaitant avoir un aperçu des produits et services Google Cloud Platform orientés traitement des données et machine learning
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Objectifs de la formation
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Développement avancé d’applications Web Backend Java EE (Gradle, JPA, Spring)
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- Décrire l'architecture multicouche et l'intérêt des frameworks ;
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- Créer un projet Gradle Java en ligne de commande et avec l'IDE Eclipse ;
- Décrire l'architecture et le fonctionnement de l'API de persistance JPA ;
- Réaliser les mappings entre les classes Java et les tables de bases de données ;
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- Configurer Spring à travers le fichier XML et utiliser les annotations spécifiques ;
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