Post de SFEIR Institute

🚀Just completed the "Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML" course on Google Cloud Skills Boost! Throughout the course, I gained hands-on experience in: • Building data transformation pipelines with Dataprep by Trifacta • Creating ETL workflows using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery • Developing machine learning models with BigQuery ML 💡Key highlights from the labs: 1️⃣ Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep: Explored the Dataprep UI to clean and prepare data for analysis. 2️⃣ETL Processing on Google Cloud Using Dataflow and BigQuery (Python): Built data pipelines to ingest and transform data into BigQuery. 3️⃣ Predict Visitor Purchases with a Classification Model in BigQuery ML: Created a logistic regression model to predict customer purchasing habits. A big thank you to Google Cloud Skills Boost for providing such a comprehensive and practical learning experience! For those looking to level up their cloud data engineering skills, I highly recommend this course.🌟 #CloudComputing #DataEngineering #MachineLearning #BigQueryML #AI #GoogleCloud

🚀 Un pas de plus vers la certification Professional Data Engineer ! Pour compléter mon post précédent, j'ai également terminé avec succès cette semaine le cours 𝑺𝒎𝒂𝒓𝒕 𝑨𝒏𝒂𝒍𝒚𝒕𝒊𝒄𝒔, 𝑴𝒂𝒄𝒉𝒊𝒏𝒆 𝑳𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈, 𝒂𝒏𝒅 𝑨𝑰 𝒐𝒏 𝑮𝒐𝒐𝒈𝒍𝒆 𝑪𝒍𝒐𝒖𝒅 dans le cadre de mon parcours 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑬𝒏𝒈𝒊𝒏𝒆𝒆𝒓 🚀. Ce cours m'a permis d'explorer des méthodes pour intégrer le Machine Learning dans des pipelines de données sur Google Cloud, en utilisant des outils puissants comme : - 𝐀𝐮𝐭𝐨𝐌𝐋 pour des solutions prêtes à l'emploi - 𝐁𝐢𝐠𝐐𝐮𝐞𝐫𝐲 𝐌𝐋 pour des modèles personnalisés via SQL - 𝐕𝐞𝐫𝐭𝐞𝐱 𝐀𝐈 pour industrialiser les solutions de machine learning 💡 𝑳𝒆𝒔 𝒄𝒐𝒎𝒑é𝒕𝒆𝒏𝒄𝒆𝒔 𝒄𝒍é𝒔 𝒂𝒄𝒒𝒖𝒊𝒔𝒆𝒔 : - Utilisation des APIs ML préconstruites pour traiter des données non structurées - Analyse des données avec Notebooks dans Vertex AI - Création de pipelines de production pour des modèles personnalisés - Conception de modèles ML dans BigQuery ML - Exploration de Vertex AI AutoML pour des solutions de machine learning sans code 📚 Prochaine étape : continuer avec les cours 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐫𝐧𝐢𝐳𝐢𝐧𝐠 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐋𝐚𝐤𝐞𝐬 𝐚𝐧𝐝 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐖𝐚𝐫𝐞𝐡𝐨𝐮𝐬𝐞𝐬 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐆𝐨𝐨𝐠𝐥𝐞 𝐂𝐥𝐨𝐮𝐝 et 𝐏𝐫𝐞𝐩𝐚𝐫𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐟𝐨𝐫 𝐌𝐋 𝐀𝐏𝐈𝐬 𝐨𝐧 𝐆𝐨𝐨𝐠𝐥𝐞 𝐂𝐥𝐨𝐮𝐝. 🎯 𝓑𝓾𝓽 𝓯𝓲𝓷𝓪𝓵 : la certification 𝓟𝓻𝓸𝓯𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷𝓪𝓵 𝓓𝓪𝓽𝓪 𝓔𝓷𝓰𝓲𝓷𝓮𝓮𝓻 𝓼𝓾𝓻 𝓖𝓸𝓸𝓰𝓵𝓮 𝓒𝓵𝓸𝓾𝓭 𝓟𝓵𝓪𝓽𝓯𝓸𝓻𝓶 dans le cadre du GET Certified Program. #MachineLearning #DataEngineer #GoogleCloud #BigQuery #AutoML #VertexAI #CloudComputing #SmartAnalytics

🙋♂️ Leveling up my cloud game! I’m excited to share I’ve earned my 👨💻 𝙀𝙣𝙜𝙞𝙣𝙚𝙚𝙧 𝘿𝙖𝙩𝙖 𝙛𝙤𝙧 𝙋𝙧𝙚𝙙𝙞𝙘𝙩𝙞𝙫𝙚 𝙈𝙤𝙙𝙚𝙡𝙞𝙣𝙜 𝙬𝙞𝙩𝙝 𝘽𝙞𝙜𝙌𝙪𝙚𝙧𝙮 𝙈𝙇 Skill Badge from Google ✅ Building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta. ✅ Using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows. ✅ Building machine learning models using BigQuery ML. ✅ Using Cloud Composer to copy data across multiple locations. 🙌 Thanks to Google Cloud, Google Cloud Skills Boost, Google Cloud Partners, and Capgemini ♠ for this applied training! #cloud #google #data #engineer #dataEngineer #dataEngineering #bigdata  #machineLearning #ml #etl #bigquery #bigqueryML #looker #pupsub #dataflow #vertexAI #dalake #dataWarehouse #dataIngestion #dataPreparation #dataPipelines #Orchestration #analytics #AI #GCP #googlecloud #capgemini #LifeAtCapgemini #GetTheFutureYouWant #GoogleCloudLearning #GoogleCloudSkillBadge

🤖 Exploration du Machine Learning avec AWS SageMaker ! 🤖 Aujourd'hui, je découvre le potentiel fascinant du Machine Learning grâce à AWS SageMaker. Pour ceux qui ne le connaissent pas, SageMaker est un service entièrement géré qui permet aux développeurs et data scientists de créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning à grande échelle, sans avoir à se soucier de l'infrastructure sous-jacente. Pourquoi SageMaker est-il si puissant ? Facilité d'entraînement des modèles : SageMaker offre un environnement où vous pouvez rapidement entraîner vos modèles en utilisant des algorithmes optimisés et une puissance de calcul scalable. Déploiement simplifié : Une fois que votre modèle est prêt, SageMaker permet de le déployer facilement en production, avec une gestion automatique de la mise à l'échelle. Intégration complète : Il s'intègre parfaitement avec d'autres services AWS comme S3, pour le stockage des données, ou Lambda, pour les applications serverless. Grâce à SageMaker, le machine learning devient beaucoup plus accessible et permet d’accélérer les projets d'intelligence artificielle. C'est passionnant de voir à quel point cette technologie peut transformer nos façons de travailler et d'innover. Avez-vous déjà utilisé AWS SageMaker ou d'autres outils de machine learning ? Partagez vos expériences ! 💬 #AWS #MachineLearning #SageMaker #CloudComputing #AI #TechJourney

🚀 𝐎𝐛𝐣𝐞𝐜𝐭𝐢𝐟 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐬𝐞𝐦𝐚𝐢𝐧𝐞 𝐚𝐭𝐭𝐞𝐢𝐧𝐭 ! 🚀 Je suis ravie d'annoncer que j'ai terminé le cours 𝑬𝒏𝒈𝒊𝒏𝒆𝒆𝒓 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝒇𝒐𝒓 𝑷𝒓𝒆𝒅𝒊𝒄𝒕𝒊𝒗𝒆 𝑴𝒐𝒅𝒆𝒍𝒊𝒏𝒈 𝒘𝒊𝒕𝒉 𝑩𝒊𝒈𝑸𝒖𝒆𝒓𝒚 𝑴𝑳 dans le cadre du programme 𝐆𝐞𝐭 𝐂𝐞𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐞𝐝 𝐨𝐧 𝐭𝐡𝐞 𝐏𝐫𝐨𝐟𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 (𝐏𝐃𝐄) 𝐭𝐫𝐚𝐜𝐤 de Google Cloud 🌐. À travers cette formation, j'ai renforcé mes compétences en Data Engineering, Machine Learning et construction de pipelines de données, tout en utilisant des outils comme 𝐁𝐢𝐠𝐐𝐮𝐞𝐫𝐲 𝐌𝐋, 𝐃𝐚𝐭𝐚𝐩𝐫𝐞𝐩 et 𝐃𝐚𝐭𝐚𝐟𝐥𝐨𝐰. ✨ 𝑷𝒐𝒊𝒏𝒕𝒔 𝒇𝒐𝒓𝒕𝒔 𝒅𝒖 𝒄𝒐𝒖𝒓𝒔 : - 𝘊𝘳é𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘥𝘦 𝘱𝘪𝘱𝘦𝘭𝘪𝘯𝘦𝘴 𝘥𝘦 𝘵𝘳𝘢𝘯𝘴𝘧𝘰𝘳𝘮𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘥𝘦 𝘥𝘰𝘯𝘯é𝘦𝘴 𝘢𝘷𝘦𝘤 𝘋𝘢𝘵𝘢𝘱𝘳𝘦𝘱 𝘦𝘵 𝘦𝘯𝘷𝘰𝘪 𝘥𝘦𝘴 𝘳é𝘴𝘶𝘭𝘵𝘢𝘵𝘴 𝘥𝘢𝘯𝘴 𝘉𝘪𝘨𝘘𝘶𝘦𝘳𝘺 📊.   - 𝘊𝘰𝘯𝘤𝘦𝘱𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘥𝘦 𝘸𝘰𝘳𝘬𝘧𝘭𝘰𝘸𝘴 𝘌𝘛𝘓 𝘦𝘯 𝘶𝘵𝘪𝘭𝘪𝘴𝘢𝘯𝘵 𝘊𝘭𝘰𝘶𝘥 𝘚𝘵𝘰𝘳𝘢𝘨𝘦, 𝘋𝘢𝘵𝘢𝘧𝘭𝘰𝘸 𝘦𝘵  𝘉𝘪𝘨𝘘𝘶𝘦𝘳𝘺 𝘱𝘰𝘶𝘳 𝘭'𝘪𝘯𝘨𝘦𝘴𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘦𝘵 𝘭𝘢 𝘵𝘳𝘢𝘯𝘴𝘧𝘰𝘳𝘮𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘥𝘦𝘴 𝘥𝘰𝘯𝘯é𝘦𝘴.   - 𝘊𝘰𝘯𝘴𝘵𝘳𝘶𝘤𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘦𝘵 é𝘷𝘢𝘭𝘶𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘥𝘦 𝘮𝘰𝘥è𝘭𝘦𝘴 𝘔𝘢𝘤𝘩𝘪𝘯𝘦 𝘓𝘦𝘢𝘳𝘯𝘪𝘯𝘨 𝘢𝘷𝘦𝘤 𝘉𝘪𝘨𝘘𝘶𝘦𝘳𝘺 𝘔𝘓 𝘱𝘰𝘶𝘳 𝘱𝘳é𝘥𝘪𝘳𝘦 𝘭𝘦𝘴 𝘢𝘤𝘩𝘢𝘵𝘴 𝘥𝘦𝘴 𝘷𝘪𝘴𝘪𝘵𝘦𝘶𝘳𝘴 𝘦𝘵 𝘭𝘦𝘴 𝘤𝘰û𝘵𝘴 𝘥𝘦 𝘵𝘳𝘢𝘫𝘦𝘵𝘴 𝘦𝘯 𝘵𝘢𝘹𝘪 🚖. J'ai également relevé le 𝑪𝒉𝒂𝒍𝒍𝒆𝒏𝒈𝒆 𝑳𝒂𝒃, qui m'a permis de mettre en pratique ces compétences en construisant un modèle de prédiction des tarifs de taxi sans instructions détaillées 🧠. La prochaine étape ? Les cours 𝑴𝒐𝒅𝒆𝒓𝒏𝒊𝒛𝒊𝒏𝒈 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑳𝒂𝒌𝒆𝒔 𝒂𝒏𝒅 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑾𝒂𝒓𝒆𝒉𝒐𝒖𝒔𝒆𝒔 𝒘𝒊𝒕𝒉 𝑮𝒐𝒐𝒈𝒍𝒆 𝑪𝒍𝒐𝒖𝒅 et 𝑷𝒓𝒆𝒑𝒂𝒓𝒆 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝒇𝒐𝒓 𝑴𝑳 𝑨𝑷𝑰𝒔 𝒐𝒏 𝑮𝒐𝒐𝒈𝒍𝒆 𝑪𝒍𝒐𝒖𝒅 𝒂𝒗𝒆𝒄 𝑮𝒐𝒐𝒈𝒍𝒆 𝑪𝒍𝒐𝒖𝒅 𝑺𝒌𝒊𝒍𝒍𝒔 𝑩𝒐𝒐𝒔𝒕 📚. 🎯 𝓑𝓾𝓽 𝓯𝓲𝓷𝓪𝓵 : 𝓛𝒶 𝒸𝓮𝓇𝓉𝒾𝒻𝒾𝒸𝒶𝓉𝒾𝓸𝓃 𝒫𝓇𝓸𝒻𝓮𝓈𝓈𝒾𝓸𝓃𝒶𝓁 𝒟𝒶𝓉𝒶 𝓔𝓃𝓰𝒾𝓃𝓮𝓮𝓇 𝓈𝓊𝓇 𝒢𝓸𝓸𝓰𝓁𝓮 𝒞𝓁𝓸𝓊𝒹 𝒫𝓁𝒶𝓉𝒻𝓸𝓇𝓂 ! 💼 C'est la dernière étape de mon parcours Data Engineer Path et je suis prête à relever ce défi ! #GoogleCloud #BigQueryML #DataEngineering #MachineLearning #DataPipelines #GCP #BigData #AI #CloudComputing #Dataprep #Dataflow

Les services qu'un Data Scientist doit absolument connaître sur AWS 👇 1. Amazon S3 : Stockez et accédez à vos datasets à grande échelle avec une haute disponibilité.  2. Amazon SageMaker : Développez, entraînez et déployez vos modèles de machine learning en toute simplicité. 3. AWS Lambda : Automatisez le traitement des données et les fonctions ML sans gérer de serveurs. 4. Amazon EMR : Exécutez des frameworks Big Data comme Spark et Hadoop pour le traitement de données massives. 5. Amazon Redshift : Analysez des données structurées avec un data warehouse rapide et scalable. 6. Amazon Athena : Interrogez directement vos données sur S3 avec des requêtes SQL sans configurer de serveurs. 7. AWS Glue : Simplifiez l'ETL en préparant et en transformant vos données pour l'analyse. 8. AWS Step Functions : Orchestration de workflows serverless pour automatiser vos pipelines de machine learning. Maîtrisez ces outils pour maximiser l'impact de vos projets Data Science sur AWS ! 💡 #DataScience #MachineLearning #AWS #CloudComputing #BigData

🚀 Excited to share that I have earned the "Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML" skill badge from Google Cloud! 🌐✨ This certification has equipped me with valuable skills in: 🔹 Building data transformation pipelines using Dataprep by Trifacta 🔹 Utilizing Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery for ETL workflows 🔹 Developing machine learning models with BigQuery ML 🔹 Using Cloud Composer for data orchestration across multiple locations Course Link: https://lnkd.in/d5T3HYth A big thank you to everyone who has supported me on this journey. Looking forward to leveraging these skills to drive data-driven insights and innovations! 💡📊 #DataScience #MachineLearning #GoogleCloud #BigQueryML #DataEngineering #ETL #CloudComputing #GoogleCloudSkillsBoost

Excited to announce that I completed "Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML" Google Cloud skill badge! This badge will deepen my expertise in: 1. Building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta 2. Creating ETL workflows with Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery 3. Developing machine learning models using BigQuery ML 4. Orchestrating data processes with Cloud Composer I’m eager to enhance my skills in data engineering, data preparation, and machine learning as I dive into this hands-on learning experience. Google #BigQuery #MachineLearning #DataEngineering #ETL #CloudComposer #DataPipelines #GoogleCloud #BigQueryML #Skill Badge #GoogleCloudLearning #GoogleCloudSkillBadge

Merci Mohamed Reda LARBI YOUCEF pour ce second article sur le Machine Learning 🚀 Bonne lecture et au plaisir de vous partager nos success stories chez Cockpit io 👨🚀 #aws #sagemaker #machinelearning #mlops