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Data Science sur la plateforme Google Cloud: Apprentissage automatique

Advanced 5 étapes 7 heures 35 crédits

Il s'agit de la deuxième quête des ateliers dérivés des exercices du livre Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publié par O'Reilly Media, Inc. Dans cette seconde quête, qui couvre du chapitre neuf à la fin du livre, vous développez les compétences acquises lors de la première quête et exécutez des tâches de machine learning de A à Z avec des outils de pointe et des ensembles de données réels, le tout à l'aide des outils et services de Google Cloud Platform.

Data Machine Learning

Prérequis :

Il y a deux prérequis pour cette quête : 1) Avoir accès au livre Data Science on the Google Cloud Platform publié par O'Reilly, car les ateliers ne comprennent que les exercices à la fin de chaque chapitre et ne transmettent ni les concepts, ni les enseignements de l'ouvrage. 2) Avoir déjà terminé la première quête de cette séquence, Data Science on the Google Cloud Platform, et rempli toutes les conditions préalables. Sans ces prérequis, les chances de réussite des étudiants seront insuffisantes.

Quest Outline

Atelier pratique

Machine learning avec Spark sur Google Cloud Dataproc

Dans cet atelier, vous allez apprendre à mettre en œuvre une régression logistique à l'aide d'une bibliothèque de machine learning pour Apache Spark exécutée sur un cluster Google Cloud Dataproc. L'objectif sera de développer un modèle applicable à un ensemble de données multivariable.

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Atelier pratique

Traitement de données par périodes avec Apache Beam et Cloud Dataflow (Java)

Déployez une application Java avec Maven pour traiter des données avec Cloud Dataflow. Cette application Java met en œuvre une agrégation par périodes permettant d'accroître le volume de données brutes, de manière à produire des ensembles de données d'entraînement et de test cohérents.

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Atelier pratique

Machine learning avec TensorFlow

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser Google Cloud Machine Learning et TensorFlow pour développer et évaluer des modèles de prédiction à l'aide du machine learning.

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Atelier pratique

Machine learning distribué avec Google Cloud ML

Découvrez le processus de partitionnement d'un ensemble de données en deux parties distinctes : un ensemble d'entraînement pour développer un modèle et un ensemble de test pour évaluer la précision de celui-ci, puis évaluer indépendamment des modèles prédictifs, de manière reproductible.

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Atelier pratique

Machine learning en temps réel avec Google Cloud ML

Avec Cloud DataProc exécuté sur un cluster Hadoop, vous allez analyser un ensemble de données à l'aide de la classification Bayes.

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