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.
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Français
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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Français
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Dozent: Google Cloud Training
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Comprendre 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
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Französisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Cette section accueille les participants au cours Big Data and Machine Learning Fundamentals et leur offre un aperçu de sa structure et de ses objectifs.
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2 Videos1 Lektüre
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".
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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 Looker Studio.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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.
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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
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.
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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
Cette section revient sur les sujets abordés pendant le cours. Il oriente également les participants vers des ressources supplémentaires qui leur permettront d'approfondir leurs connaissances.
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Dozent
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Häufig gestellte Fragen
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
To be eligible for the free trial, you will need:
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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/
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