10 ateliers pour apprendre le Big Data, le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle

Ce cours est conçu pour les débutants et se concentre sur le big data, le machine learning (ML), et l’intelligence artificielle (IA), en utilisant Google Cloud Platform (GCP) comme plateforme principale. Voici un aperçu des ateliers proposés et des compétences que vous développerez à travers ce parcours :

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1. Introduction au Cours sur le Big Data, ML et IA

• Durée du cours : 5 heures
• Niveau : Débutant
• Crédits : 10 crédits
• Objectif : Acquérir des compétences en big data, machine learning, et intelligence artificielle en utilisant GCP à travers Qwiklabs.

2. Objectif du Cours

Ce cours vise à initier les participants aux concepts fondamentaux du big data et de l’IA. À travers des ateliers pratiques, vous explorerez divers services GCP comme BigQuery, Vertex AI, et des APIs Google Cloud pour transformer et analyser les données. Ces compétences sont essentielles dans le domaine actuel de l’informatique où le traitement des données et l’automatisation sont au cœur de l’innovation technologique.

3. Aperçu des Ateliers et Compétences Développées

Le cours comprend un ensemble de 10 ateliers qui vous permettront de vous familiariser avec les outils suivants :

3.1 Vertex AI : Qwik Start (45 minutes)

• Description : Utilisation de Vertex AI et BigQuery pour traiter des données, analyser ces dernières, et entraîner un modèle de régression TensorFlow afin de prédire la valeur vie client (CLV).
• Compétence Développée : Prédiction et déploiement de modèles de machine learning dans le cloud.

3.2 Dataprep : Qwik Start (1 heure)

• Description : Exploration visuelle des données, nettoyage, et préparation à l’analyse avec Google Cloud Dataprep.
• Compétence Développée : Nettoyage et transformation des données pour une meilleure analyse.

3.3 Dataflow : Qwik Start – Modèles (30 minutes)

• Description : Création d’un pipeline de flux de données à l’aide d’un modèle Dataflow fourni par Google.
• Compétence Développée : Automatisation des flux de données pour un traitement en temps réel.

3.4 Dataflow : Qwik Start – Python (30 minutes)

• Description : Configuration d’un environnement de développement Python avec Apache Beam SDK et exécution d’un pipeline Dataflow.
• Compétence Développée : Développement de solutions de traitement de données avec Python et Apache Beam.

3.5 Dataproc : Qwik Start – Console (30 minutes)

• Description : Utilisation de la console Google Cloud pour créer un cluster Dataproc et exécuter des jobs Apache Spark, ainsi que l’ajustement des nœuds de calcul.
• Compétence Développée : Gestion de clusters de calcul pour le big data avec Spark et Hadoop.

3.6 Dataproc : Qwik Start – Ligne de commande (30 minutes)

• Description : Création d’un cluster Dataproc et exécution d’un job Spark via la ligne de commande.
• Compétence Développée : Utilisation des commandes GCP pour gérer des tâches big data.

3.7 API Cloud Natural Language : Qwik Start (40 minutes)

• Description : Utilisation de l’API Cloud Natural Language pour extraire des entités, analyser la syntaxe et détecter les sentiments dans le texte.
• Compétence Développée : Traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser le contenu textuel.

3.8 API Speech-to-Text : Qwik Start (15 minutes)

• Description : Intégration de la reconnaissance vocale avec l’API Speech-to-Text pour transcrire des fichiers audio.
• Compétence Développée : Développement d’applications capables de traiter et transcrire des voix en texte.

3.9 Video Intelligence : Qwik Start (30 minutes)

• Description : Utilisation de l’API Google Cloud Video Intelligence pour extraire des métadonnées d’un fichier vidéo.
• Compétence Développée : Analyse vidéo automatisée pour extraire des informations pertinentes.

3.10 Apprentissage par renforcement : Qwik Start (45 minutes)

• Description : Découverte des concepts fondamentaux de l’apprentissage par renforcement.
• Compétence Développée : Application des principes de l’apprentissage par renforcement dans des scénarios réels.

4. Réalisation et Validation des Compétences

À la fin de chaque atelier, vous pourrez valider vos compétences en obtenant un badge de réussite. Ces badges sont des preuves tangibles de votre apprentissage et de votre progression, que vous pourrez mettre en avant dans votre parcours professionnel, en particulier si vous cherchez à vous spécialiser dans le cloud computing, le big data, ou l’intelligence artificielle.

5. Avantages de l’Apprentissage sur Qwiklabs et GCP

• Expérience Pratique : Les ateliers vous permettent de manipuler directement les outils de Google Cloud, offrant ainsi une expérience d’apprentissage immersive.
• Certifications et Badges : Chaque atelier complété vous rapproche de l’obtention d’un badge, qui prouve vos compétences et peut être ajouté à votre profil LinkedIn.
• Accès aux Outils Professionnels : Utiliser des technologies de pointe comme Vertex AI et les API de Google permet de se préparer aux besoins actuels du marché du travail.

6. Conclusion : Boostez Votre Carrière avec GCP et Qwiklabs

Ce cours représente une opportunité idéale pour les débutants de se lancer dans le big data, le machine learning, et l’intelligence artificielle avec des outils reconnus mondialement. À travers ces ateliers interactifs et ces expériences pratiques, vous aurez non seulement une meilleure compréhension théorique mais aussi une compétence concrète à appliquer directement dans vos projets professionnels.

FAQ sur le Cours Baseline: Data, ML, AI

1. Ce cours est-il adapté aux débutants ? Oui, ce cours est conçu pour les débutants et fournit une introduction aux concepts du big data, du ML, et de l’IA avec des exemples concrets et des exercices pratiques.
2. Quelles compétences vais-je acquérir en suivant ce cours ? Vous apprendrez à manipuler des outils de Google Cloud tels que BigQuery, Vertex AI, Dataproc, et bien d’autres, en plus de compétences en traitement de données, NLP, et analyse vidéo.
3. Est-il possible de suivre ce cours sans expérience préalable en programmation ? Une connaissance de base en programmation est utile mais non obligatoire. Les ateliers sont conçus pour être accessibles et didactiques, même pour les débutants.
4. Combien de temps faut-il pour compléter le cours ? Le cours dure environ 5 heures, mais vous pouvez le suivre à votre rythme selon votre emploi du temps.
5. Quels sont les avantages des badges obtenus dans ce cours ? Les badges certifient vos compétences et peuvent être utilisés comme preuve de votre apprentissage, notamment sur des plateformes professionnelles comme LinkedIn pour augmenter votre visibilité auprès des recruteurs.