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Présentation des principes de base de Google Cloud Platform
Produits de Big Data Google Cloud Platform
3/ Principes de base du calcul et du stockage
CPU à la demande (Compute Engine)
Un système de fichiers à l'échelle mondiale (Cloud Storage)
Cloud Shell
4/ L'analyse de données dans le cloud
Transition pas-à-pas vers le Cloud
Cloud SQL
Importer des données dans Cloud SQL et exécuter des requêtes
Spark sur Dataproc
5/ Évolutivité de l'analyse des données
Accès aléatoire rapide
Datalab
BigQuery
Apprentissage automatique avec TensorFlow
Des modèles entièrement construits pour des besoins communs
6/ Machine learning
Machine Learning avec TensorFlow
Exécuter le ML avec TensorFlow
Modèles prédéfinis pour les besoins courants
7/ Architectures de traitement de données
Architectures de messagerie avec Pub/Sub
Créer des pipelines avec Dataflow
Architecture de référence pour le traitement des données en temps réel et par lots
Approche Pédagogique
Approche Pédagogique
Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
Cas pratiques
Remise d’outils
Echanges d’expériences
Public Cible
Personnes Visées
Analystes de données
Personnes responsables de la conception de pipelines et d'architectures
Cadres dirigeants et décideurs informatiques
Dates
Dates
13 et 14 Juin 2024
10 et 11 Sept. 2024
17 et 18 Déc. 2024
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