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Développer une solution big data avec Azure

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About Course

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Course Content

.Introduction

1.Découvrir le big data et le cloud

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

04:23
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

3.Réaliserr un modèle prédectif

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

05:32
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

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

04:43
19-Créer une instance Azure SQL Server

04:30
19-Stocker les prédictions dans SQL Server

00:00
20-Visualiser la synthèse du scénario

00:00
21-Déployer une Azure Function

02:31

Instructors

Z

zoe

4.5

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Level Intermediate
Total Enrolled 2
Last Updated January 12, 2024