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.Introduction
0/2
1-Bienvenue dans « Développer une solution big data avec Azure »
01:20
2-Aborder les prérequis
00:29
1.Découvrir le big data et le cloud
0/9
1-S’initier au big data
03:25
2-Définir l’architecture traditionnelle et l’architecture big data
03:20
3-Définir le pipeline générique du big data
05:30
4-Traiter et gérer les données dans un projet big data
00:00
5-Choisir une solution big data
00:00
6-Découvrir Hadoop et son écosystème
00:00
7-S’initier au cloud computing
00:00
8-Découvrir les modèles de services cloud
00:00
9-Découvrir les avantages d’une solution cloud
00:00
2.Identifier les composants data azure
0/2
1-Créer un compte Microsoft Azure gratuit
00:00
2-Découvrir l’architecture Azure pour le cas d’application
00:00
3.Réaliserr un modèle prédectif
0/19
1-Créer son espace de travail Azure Machine Learning
00:00
2-Découvrir l’environnement de travail Machine Learning Service
00:00
3-Comprendre le cycle de vie d’une expérimentation Machine Learning
00:00
4-Charger les données d’entraînement
03:28
5-Définir les données d’entraînement
00:00
6-Charger les données dans un pipeline
00:00
7-Nettoyer les données et remplacer des valeurs manquantes
05:54
8-Supprimer des lignes de données dupliquées
05:41
9-Détecter les valeurs aberrantes dans un jeu de données
00:00
10-Sélectionner des données
00:00
11-Entraîner un modèle
05:06
12-Évaluer un modèle prédictif
00:00
13-Aller plus loin dans l’évaluation du modèle
00:00
14-Configurer et déployer un modèle
00:00
15-Poursuivre la configuration du pipeline d’inférence
00:00
16-Finaliser la configuration du pipeline
00:00
17-Déployer son service web
00:00
18-Tester le service web déployé
00:00
19-Faire le point sur l’environnement Azure Machine Learning Studio
00:00
4.Mettre en oeuvre le cas d’application big data
0/16
1-Créer un composant IoT Hub via Azure
00:00
2-Envoyer des données avec des requêtes HTTP
00:00
10-Stocker les données brutes dans un Blob Storage
00:00
11-Brancher les données avec la sortie de Stream Analytics
00:00
12-Stocker les données IoT dans Azure Cosmos DB
00:00
13-Connecter un job Stream Analytics vers Cosmos DB
00:00
14-Créer une Azure Function dans Visual Studio Code
00:00
15-Connecter une Azure Function à Cosmos DB
00:00
16-Accéder aux données du dernier document Cosmos DB
00:00
17-Récupérer des données à partir de Cosmos DB
00:00
18-Finaliser la récupération de données
00:00
18-Réaliser des prédictions
00:00
19-Créer une instance Azure SQL Server
00:00
19-Stocker les prédictions dans SQL Server
00:00
20-Visualiser la synthèse du scénario
00:00
21-Déployer une Azure Function
02:31
Développer une solution big data avec Azure
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