Data Engineering sur Google Cloud Platform (DEGCP)
Maîtriser la conception et l’implémentation de pipelines de données performants dans le cloud Google !
Vue d'ensemble
Avoir suivi le cours Google Cloud Fundamentals : Big Data and Machine Learning ou disposer d’une expérience équivalente.
Connaissance pratique d’un langage de requête tel que SQL.
Expérience des activités ETL et de la modélisation de données.
Maîtrise d’un langage de programmation courant, tel que Python.
Notions de base en statistiques et machine learning.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Module 1 : Introduction à Google Cloud Dataproc
Création et gestion de clusters
Utilisation de types de machines personnalisés et de nœuds préemptibles
Mise à l’échelle et suppression des clusters
Module 2 : Exécution de jobs Dataproc
Lancement de jobs Pig et Hive
Séparation du stockage et du calcul
Module 3 : Intégration de Dataproc avec Google Cloud Platform
Personnalisation des clusters avec des actions d’initialisation
Intégration avec BigQuery
Module 4 : Exploitation des données non structurées avec les API ML de Google
Présentation des API de machine learning
Cas d’usage courants
Appels aux API ML
Module 5 : Analyse de données serverless avec BigQuery
Introduction à BigQuery
Écriture de requêtes et utilisation de fonctions
Chargement et exportation des données
Gestion des champs imbriqués et répétés
Interrogation de tables multiples
Optimisation des performances et coûts
Module 6 : Pipelines de données autoscalables avec Dataflow
Le modèle de programmation Beam
Pipelines en Python et Java
Traitements distribués et MapReduce
Gestion du streaming et architecture de référence
Module 7 : Introduction au Machine Learning
Principes fondamentaux et typologies du ML
Généralisation et jeux de données adaptés
Module 8 : Création de modèles ML avec TensorFlow
Débuter avec TensorFlow
Construction et entraînement de modèles
Graphes, boucles et mécanismes de monitoring
Module 9 : Passage à l’échelle avec Cloud ML
Intérêt et cas d’usage de Cloud ML
Emballage et déploiement d’un modèle TensorFlow
Entraînement local et sur le cloud
Module 10 : Feature Engineering
Conception de variables pertinentes
Transformation et création de variables synthétiques
Prétraitement avec Cloud ML
Module 11 : Architectures de pipelines de streaming
Enjeux du traitement de flux
Gestion de volumes variables et données désordonnées ou retardées
Module 12 : Ingestion de volumes variables avec Cloud Pub/Sub
Concepts de topics et abonnements
Principes de fonctionnement
Module 13 : Implémentation de pipelines de streaming
Défis spécifiques au traitement en flux
Gestion des données tardives (watermarks, triggers, accumulation)
Module 14 : Analytique en flux et tableaux de bord
De la donnée brute à la prise de décision
Interrogation de données en streaming avec BigQuery
Découverte de Google Data Studio
Module 15 : Performance et faible latence avec Bigtable
Présentation de Cloud Spanner
Conception d’un schéma Bigtable
Ingestion et traitement des données dans Bigtable
Prochaines sessions
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
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Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
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