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Data Science on Google Cloud Platform: Machine Learning

Advanced 6 Steps Hours 42 Credits

This is the second of two Quests of hands-on labs derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud Platform tools and services.

Data Machine Learning

Prerequisites

This Quest assumes two prerequisites: 1) you have access to the O’Reilly book Data Science on the Google Cloud Platform, as the labs only include the exercises from the end of each chapter and do not contain the concepts or teaching from the text itself. 2) You have already completed the first Quest in this sequence: Data Science on the Google Cloud Platform as well as all the prerequisites required for that Quest. WIthout these prerequisites, students will not have the skills or experience needed to succeed here.

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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Atelier pratique

Classification Bayes avec Cloud Datalab, Spark et Pig sur Google Cloud Dataproc

Dans cet atelier, vous allez déployer un cluster Google Cloud Dataproc sur lequel vous avez préalablement installé Datalab, puis vous procéderez à une quantification à l'aide de Spark afin d'améliorer la précision de la modélisation des données.

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