GCP100RESEARCH

Les fondamentaux de Google Cloud pour les chercheurs

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser divers outils de Google Cloud pour ingérer, gérer et exploiter vos données afin d'en tirer des enseignements pour votre recherche. Vous découvrirez les outils utilisés sur Google Cloud par les chercheurs, puis vous apprendrez à ingérer vos données non structurées et structurées respectivement dans Cloud Storage et BigQuery. Ensuite, vous apprendrez à organiser vos données et à comprendre les coûts sur Google Cloud. Enfin, vous apprendrez à exploiter les environnements de notebooks et d'autres outils Google Cloud pour l'analyse descriptive et prédictive.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Fondamentaux⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

  • Configurer et dĂ©ployer des clusters de calcul haute performance (HPC) sur Google Cloud pour prendre en charge les charges de travail de recherche.

Prérequis

  • Connaissances de base sur les types de donnĂ©es et SQL
  • Connaissances de base en programmation
  • Modèles de machine learning, tels que les modèles supervisĂ©s et non supervisĂ©s

Public cible

  • Clients

Programme de la Formation

6 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Explorer des cas d'usage de recherche dans Google Cloud Ă  travers des dĂ©monstrations interactives.
Sujets abordés
  • →DĂ©mo : Provisionner des machines virtuelles Compute Engine
  • →DĂ©mo : Interroger un milliard de lignes de donnĂ©es en quelques secondes avec BigQuery
  • →DĂ©mo : EntraĂ®ner un modèle de vision personnalisĂ© avec AutoML Vision
Objectifs
  • Comprendre comment les ressources dans Google Cloud sont gĂ©rĂ©es entre les organisations, les dossiers et les projets.
  • ContrĂ´ler l'accès aux projets et aux ressources Ă  l'aide d'IAM
  • Explorer la facturation dans Google Cloud
Sujets abordés
  • →Organiser les ressources dans Google Cloud
  • →ContrĂ´ler l'accès aux projets et aux ressources
  • →Gestion des coĂ»ts et de la facturation
Objectifs
  • Comprendre les mĂ©thodes d'interaction avec Google Cloud
  • Stocker vos donnĂ©es dans des buckets Cloud Storage
  • Provisionner des machines virtuelles Compute Engine
  • Comprendre les coĂ»ts de calcul sur Google Cloud
  • DĂ©couvrir comment crĂ©er des clusters HPC sur Google Cloud
Sujets abordés
  • →Interagir avec Google Cloud
  • →CrĂ©er et gĂ©rer des buckets Cloud Storage
  • →Machines virtuelles Compute Engine
  • →Comprendre les coĂ»ts de calcul
  • →Introduction au HPC sur Google Cloud
Activités

Lab facultatif : Déployer un cluster HPC avec Slurm

Objectifs
  • Comprendre les fondamentaux de BigQuery
  • Interroger des ensembles de donnĂ©es publics dans BigQuery Studio
  • GĂ©rer les ensembles de donnĂ©es dans BigQuery
  • Connecter les donnĂ©es de BigQuery Ă  Looker Studio
Sujets abordés
  • →Fondamentaux de BigQuery
  • →Interroger des ensembles de donnĂ©es publics
  • →Importer et exporter des donnĂ©es dans BigQuery
  • →Se connecter Ă  Looker Studio
Objectifs
  • Explorer Agent Platform en tant que plateforme de machine learning
  • Provisionner des notebooks Jupyter Ă  l'aide d'Agent Platform Workbench
Sujets abordés
  • →Agent Platform
  • →Agent Platform Workbench
  • →Connecter des notebooks Jupyter Ă  BigQuery
Objectifs
  • Explorer les options de machine learning sur Google Cloud
  • Comprendre les donnĂ©es non structurĂ©es Ă  l'aide d'API ML prĂ©dĂ©finies
  • CrĂ©er des modèles ML personnalisĂ©s sans code Ă  l'aide d'Agent Platform AutoML
  • CrĂ©er des modèles ML personnalisĂ©s en SQL avec BigQuery ML
Sujets abordés
  • →Options de ML sur Google Cloud
  • →API ML prĂ©dĂ©finies
  • →Agent Platform AutoML
  • →BigQuery ML
Activités

Lab facultatif : Extraire, analyser et traduire du texte Ă  partir d'images avec les API Cloud ML

Lab facultatif : Identifier des pièces automobiles endommagées avec Agent Platform AutoML Vision

Lab facultatif : Premiers pas avec BigQuery Machine Learning

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1 décembre 2026
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Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports thĂ©oriques (Slides) — PrĂ©sentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • DĂ©monstration technique (DĂ©mos) — Le formateur rĂ©alise une manipulation ou une procĂ©dure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigĂ©s (Labs) — Mise en pratique guidĂ©e sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numĂ©rique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : VĂ©rification des connaissances tout au long de la formation via des mĂ©thodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-Ă©valuation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de dĂ©part, suivi d'une Ă©valuation finale pour valider l'Ă©volution des compĂ©tences.
  • Évaluation de la qualitĂ© : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacitĂ© de la formation ressentie par les participants.

790€ € HT

par apprenant