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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Français
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What you'll learn

  • 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

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5 assignments

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This course is part of the Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization
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  • Gain a foundational understanding of a subject or tool
  • Develop job-relevant skills with hands-on projects
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There are 7 modules in this course

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.

What's included

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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".

What's included

10 videos1 reading1 assignment1 app item

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.

What's included

9 videos1 reading1 assignment1 app item

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.

What's included

9 videos1 reading1 assignment1 app item

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.

What's included

8 videos1 reading1 assignment

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.

What's included

8 videos1 reading1 assignment1 app item

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.

What's included

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4.4 (15 ratings)
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Felipe M.
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Reviewed on Aug 30, 2019

BG
4

Reviewed on Dec 3, 2020

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