Google Cloud Skills Boost

Scientific Data Processing

6 heures Intermediate universal_currency_alt 19 crédits
Big data, machine learning et données scientifiques ? Il semble que ce soit la combinaison parfaite. Dans cette quête avancée, vous allez vous familiariser avec des services GCP tels que Big Query, Dataproc et Tensorflow, que vous appliquerez à des cas utilisant des ensembles de données scientifiques réelles. En vous faisant acquérir de l'expérience avec des tâches telles que l'analyse des données sismiques et l'agrégation d'images satellites, le traitement de données scientifiques développera vos compétences dans le domaine du Big data et du machine learning, et vous aidera à résoudre les problèmes que vous rencontrez dans différentes disciplines scientifiques.
Badge pour Scientific Data Processing

Terminez cette activité et gagnez un badge ! Boostez votre carrière dans le cloud en montrant les compétences que vous avez acquises.

  • Atelier

    Présentation de SQL pour BigQuery et Cloud SQL

    Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser des clauses SQL fondamentales et vous entraîner à exécuter des requêtes structurées dans BigQuery et Cloud SQL.

  • Atelier

    Louer une VM pour traiter des données sur des séismes

    Cet atelier vous explique comment démarrer une machine virtuelle, configurer ses paramètres de sécurité et y accéder à distance, puis comment effectuer manuellement les étapes d'un pipeline de données de type "Ingestion, transformation, publication". Cet atelier fait partie d'une série portant sur le traitement de données scientifiques.

  • Atelier

    Données météorologiques dans BigQuery

    Dans cet atelier, vous allez analyser un historique d'observations météorologiques à l'aide de BigQuery et mettre des données météorologiques en relation avec d'autres ensembles de données. Cet atelier fait partie d'une série d'ateliers sur le traitement des données scientifiques.

  • Atelier

    Traitement des images distribué dans Cloud Dataproc

    Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser Apache Spark dans Cloud Dataproc pour distribuer une tâche de traitement d'images utilisant beaucoup de ressources de calcul sur un cluster de machines.

  • Atelier

    Analyser les données relatives à la natalité à l'aide de la plateforme AI et BigQuery

    Dans cet atelier, vous analyserez un grand ensemble de données (137 millions de lignes) sur la natalité à l'aide de Google BigQuery de la plateforme AI. Cet atelier fait partie d'un ensemble d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

  • Atelier

    Prédire le poids d'un bébé à l'aide de TensorFlow sur la plateforme AI

    Dans cet atelier, vous allez apprendre à entraîner, évaluer et déployer un modèle de machine learning pour prédire le poids d'un bébé. Vous allez ensuite envoyer des requêtes au modèle pour effectuer des prédictions en ligne. Cet atelier fait partie d'un ensemble d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

  • info
    Informations sur la quête
    Prérequis
    This Quest requires hands-on experience with GCP data processing and machine learning services like Dataproc, Dataflow, and Cloud ML Engine. It is recommended that the student have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Baseline: Data, ML, and AI Quest before beginning.
    Langues disponibles
    English, français, español (Latinoamérica), 日本語, português (Brasil) et Deutsch
    Que faire après avoir terminé cette quête ?
    Après avoir terminé cette quête, vous pouvez consulter les autres contenus de votre parcours de formation ou parcourir le catalogue de formations.
    Quels badges pouvez-vous gagner ?
    Lorsque vous terminez une quête, vous obtenez un badge de réussite. Dans certaines quêtes, vous devrez mettre en pratique vos connaissances lors d'une évaluation finale sous forme d'atelier challenge. Pour ces quêtes, vous recevrez un badge de compétence. Vos badges s'affichent sur votre profil, et vous pouvez les partager sur les réseaux sociaux.