A l’issue de la formation, l’apprenant sera capable de :
Être en mesure d’obtenir des informations pertinentes à partir de données à l’aide des outils d’analyse et de visualisation de Google Cloud Platform
Comprendre comment charger, nettoyer et transformer des données à grande échelle
Être capable d’explorer et de visualiser les données à l’aide de Google Data Studio
Apprendre à optimiser et écrire des requêtes hautes performances et résoudre les problèmes associés
S’exercer avec des API de ML prédéfinies pour analyser les images et le texte
Savoir « entraîner » des modèles de ML de classification et de prévision à l’aide de SQL avec BQML
Formation Google Cloud Platform GCP200DA – Analyse et visualisation de données
Objectifs
Prérequis
Maîtriser les principes de base du langage ANSI SQL
Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.
Public
Analystes de données, analystes d’affaires et professionnels de la veille stratégique
Ingénieurs des données Cloud qui collaborent avec des analystes de données pour créer des solutions de données évolutives sur Google Cloud Platform
Formation(s) associée(s)
Dernière mise à jour
Bon à savoir
Evaluez votre niveau
Sessions garanties
La majorité de nos sessions proposées en distanciel sont garanties. Elles peuvent être enregistrées à la demande.
Travaux pratiques
Les Modules
de formation
Mettre en évidence les défis analytiques rencontrés par les analystes de données
Parcourir les tâches et défis d’un analyste de données et introduction aux outils de données sur Google Cloud Platform
Comparer les techniques courantes d’exploration de données
Examiner les 5 principes de l’intégrité des ensembles de données
Présentation des principes de visualisation des données
Comparer les tables permanentes et temporaires
Fusionner les tables de données historiques avec UNION
Examen des instructions SQL Case
Comparer Google BigQuery à l’architecture des bases de données RDBMS traditionnelle
Exploration d’un job BigQuery
Meilleures pratiques de sécurité des données
Introduction au ML
ML structuré vs non structuré
Résumé du cours