En intégrant le machine learning à des pipelines de données, les entreprises peuvent dégager davantage d'insights de leurs données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud, selon le niveau de personnalisation requis. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Kubeflow. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des modèles de machine learning sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
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Über diesen Kurs
Was Sie lernen werden
Découvrir des cas d'utilisation de l'analyse de flux en temps réel
Utiliser la messagerie asynchrone Pub/Sub pour gérer les événements de données. Écrire des pipelines de flux et exécuter des transformations
Explorer les deux facettes d'un pipeline de flux de données : la production et la consommation
Combiner l'utilisation de Dataflow, BigQuery et Pub/Sub pour les flux et l'analyse en temps réel
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Présentation
Présentation de l'analyse et de l'IA
API de modèles de ML prédéfinies pour les données non structurées
Analyse de big data avec Notebooks
Pipelines de ML de production avec Kubeflow
Créer un modèle personnalisé avec SQL dans BigQuery ML
Création d'un modèle personnalisé avec AutoML
Résumé
Über den Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Häufig gestellte Fragen
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