- Référence : GCPID
- Durée : 4 jours (28h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
3190€ HT
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Formation Google Cloud Plateform : Ingénierie de Données Apprenez à concevoir et à construire des systèmes de traitement de données.
Durée
4 jours
Niveau
Avancé
Classe à distance
Possible
Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...
Référence
GCPID
Éligible CPF
Non
Cours officiel
Google
L'ingénierie de données sur Google Cloud Platform se concentre sur les services Big Data et Machine Learning de la plate-forme cloud de Google.
L'objectif de cette formation Google Cloud Platform : Ingénerie des données est d'apprendre aux participants à concevoir des systèmes de traitement de données, à créer des pipelines de données de bout en bout, à analyser des données et à effectuer un apprentissage automatique. Les démonstrations s'appuient sur les différents services proposés par Google Cloud Platform : BigQuery, Dataflow, Tensorflow, CloudML, Dataproc...
Objectif opérationnel :
Savoir concevoir des systèmes de traitement de données, créer des pipelines de données de bout en bout, analyser des données et effectuer un apprentissage automatique.
Objectifs pédagogiques :
À l'issue de cette formation Google Cloud Platform : Ingénerie de données vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Concevoir et déployer des pipelines et des architectures pour le traitement des données
- Créer et déployer des workflows de machine learning
- Interroger des ensembles de données
- Visualiser des résultats de requêtes et création de rapports
Public :
Ce stage s'adresse prioritairement aux développeurs expérimentés en charge de la gestion des grandes transformations de données, notamment en ce qui a trait à : l'extraction, le chargement, la transformation, le nettoyage et la validation des données ; la conception de pipelines et d'architectures pour le traitement de données ; la création et le maintien d'un apprentissage automatique et des modèles statistiques ou encore l'interrogation de jeux de données, visualisation des résultats de requête et création de rapports.
Prérequis :
Pour suivre ce cours, il est nécessaire d'avoir préalablement assisté à la formation Google Cloud Platform : l'essentiel du Big Data et du Machine Learning (GCP100B) ou d'avoir de solides connaissances équivalentes. Il est par ailleurs demandé de connaître un langage de requête commun tel que SQL, d'avoir une expérience de la modélisation, de l'extraction, de la transformation et du chargement de données, de savoir développer des applications en utilisant un langage de programmation commun tel que Python et d'être familiarisé avec le machine learning ou les statistiques.
Introduction à l’ingénierie des données
Explorez le rôle d’un data engineerAnalyser 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
Étude de cas d’un client GCPTravaux pratiquesAnalyse de données avec BigQuery
Construire un Data Lake
Introduction aux data lakesStockage 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
Construire un Data Warehouse
Le data warehouse moderneIntroduction à BigQuery
Démo : Requêter des TB + de données en quelques secondes
Commencer à charger des données
Démo : Interroger Cloud SQL à partir de BigQueryTravaux pratiquesChargement de données avec la console et la CLIExplorer 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 BigQueryTravaux pratiquesTableaux et structuresOptimiser avec le partitionnement et le clustering
Démo : Tables partitionnées et groupées dans BigQuery
Aperçu: Transformation de données par lots et en continu
Introduction à la construction de pipelines de données par lots EL, ELT, ETL
Considérations de qualitéComment effectuer des opérations dans BigQuery
Démo : ELT pour améliorer la qualité des données dans BigQuery
Des lacunes
ETL pour résoudre les problèmes de qualité des données
Exécution de Spark sur Cloud Dataproc
L’écosystème HadoopExécution de Hadoop sur Cloud Dataproc GCS au lieu de HDFS
Optimiser DataprocTravaux pratiquesExécution de jobs Apache Spark sur Cloud Dataproc
Traitement de données sans serveur avec Cloud Dataflow
Cloud DataflowPourquoi les clients apprécient-ils Dataflow ?
Pipelines de flux de donnéesTravaux pratiquesPipeline de flux de données simple (Python / Java)
MapReduce dans un flux de données (Python / Java)
Entrées latérales (Python / Java)Templates Dataflow
Dataflow SQL
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 WranglerTravaux pratiquesConstruction et exécution d’un graphe de pipeline dans Cloud Data FusionOrchestrer le travail entre les services GCP avec Cloud Composer - Apache Airflow Environment: DAG et opérateurs, planification du flux de travailDémo : Chargement de données déclenché par un événement avec Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Storage et BigQueryTravaux pratiquesIntroduction à Cloud Composer
Introduction au traitement de données en streaming
Traitement des données en streamingServerless messaging avec Cloud Pub/Sub
Cloud Pub/SubTravaux pratiquesPublier des données en continu dans Pub/SubFonctionnalités streaming de Cloud Dataflow
Fonctionnalités streaming de Cloud DataflowTravaux pratiquesPipelines de données en continuFonctionnalités Streaming à haut débit BigQuery et Bigtable
Fonctionnalités de streaming BigQueryTravaux pratiquesAnalyse en continu et tableaux de bordCloud BigtableTravaux pratiquesPipelines de données en continu vers BigtableFonctionnalité avancées de BigQuery et performance
Analytic Window FunctionsUtiliser des clauses With
Fonctions SIG
Démo : Cartographie des codes postaux à la croissance la plus rapide avec BigQuery GeoViz
Considérations de performanceTravaux pratiquesOptimisation de vos requêtes BigQuery pour la performance
Création de tables partitionnées par date dans BigQuery
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
API de modèle ML prédéfinies pour les données non structurées
Les données non structurées sont difficiles à utiliserAPI ML pour enrichir les donnéesTravaux pratiquesUtilisation de l’API en langage naturel pour classer le texte non structuré
Big Data Analytics avec les notebooks Cloud AI Platform
Qu’est-ce qu’un notebookBigQuery Magic et liens avec PandasTravaux pratiquesBigQuery dans Jupyter Labs sur IA Platform
Pipelines de production ML avec Kubeflow
Façons de faire du ML sur GCPKubeflow AI HubTravaux pratiquesUtiliser des modèles d’IA sur Kubeflow
Création de modèles personnalisés avec SQL dans BigQuery ML
BigQuery ML pour la construction de modèles rapidesDémo : Entraîner un modèle avec BigQuery ML pour prédire les tarifs de taxi à New York
Modèles pris en chargeTravaux pratiquesPrédire la durée d’une sortie en vélo avec un modèle de régression dans BigQuery ML
Recommandations de film dans BigQuery ML
Création de modèles personnalisés avec Cloud AutoML
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