Google Cloud Platform, Big Data & Machine Learning : les fondamentaux

Présentation de Google Cloud Plateform

• Présentation des principes de base de la plateforme Google
• Produits Big Data de Google Cloud Platform

Fondamentaux du calcul et du stockage 

• CPU à la demande (Compute Engine)
• Un système de fichiers global (Cloud Storage)
• CloudShell
• Atelier : Configurer un pipeline de traitement des données Ingest-Transform-Publish

Data Analytics sur le Cloud

• Tremplins vers le nuage
• Cloud SQL: votre base de données SQL sur le cloud
• Atelier: Importation de données dans CloudSQL et exécution de requêtes
• Spark sur Dataproc
• Travaux pratiques : recommandations d’apprentissage automatique avec Spark sur Dataproc

Mise à l’échelle de l’analyse de données

• Accès aléatoire rapide
• Datalab
• BigQuery
• Atelier : Créer un ensemble de données d’apprentissage automatique

Apprentissage automatique 

• Apprentissage automatique avec TensorFlow
• Laboratoire : Effectuer ML avec TensorFlow
• Modèles pré-construits pour les besoins communs
• Atelier : Utiliser des API ML

Architecture de traitement des données 

• Architectures orientées message avec Pub / Sub
• Création de pipelines avec Dataflow
• Architecture de référence pour le traitement de données en temps réel et par lots