Formation Google Cloud Professional Machine Learning Engineer – Industrialiser vos modèles sur Vertex AI
Informations clés
Prochaines sessions
Vous souhaitez planifier cette formation à une date spécifique ? Contactez-nous par email ou en remplissant le formulaire de contact.
Description de la formation Google Cloud Professional Machine Learning Engineer – Industrialiser vos modèles sur Vertex AI
La formation Google Cloud Professional Machine Learning Engineer s’adresse à ceux qui savent entraîner un modèle et découvrent que ce n’était pas le plus dur. Le modèle qui tourne dans un notebook est un prototype ; ce que la certification évalue, et ce que le métier exige, c’est un modèle en production — versionné, surveillé, réentraîné, et dont on sait expliquer les décisions.
Sur 3 jours, vous parcourez la chaîne complète sur Vertex AI : cadrer un problème métier en problème de ML (l’étape que l’on saute et qui coûte le plus cher), préparer les données et gérer les Feature Store, entraîner à l’échelle, orchestrer avec Vertex AI Pipelines, déployer en ligne comme par lots, puis surveiller la dérive — celle des données comme celle des prédictions. Les volets responsabilité et explicabilité ne sont pas un supplément d’âme : ils sont au programme de l’examen.
Cette formation prolonge notre Formation Google Cloud Professional Data Engineer, qui construit les pipelines dont les modèles se nourrissent, et notre Formation Google Cloud Generative AI Leader côté IA générative. Les fondations Google Cloud sont posées par notre Formation Google Cloud Associate Cloud Engineer et notre Formation Google Cloud Professional Cloud Architect. Côté données, notre Formation Google BigQuery couvre BigQuery ML et l’entraînement en SQL. Si vous devez consolider les bases, notre Formation Python est le prérequis naturel. Pour comparer les écosystèmes, voyez notre Formation Azure Databricks et notre Formation NVIDIA Deep Learning. Enfin, le déploiement conteneurisé des modèles rejoint notre Formation Google Kubernetes Engine.
Envie de comparer les parcours ? Découvrez l’ensemble de nos formations google cloud platform, ou laissez-vous guider par notre article Quelle formation Google Cloud Platform choisir ?.
Bon à savoir
- Les sessions sont garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure).
- Un entretien en amont a lieu entre le participant et/ou un référent de l’entreprise afin de bien prendre en compte le profil du participant.
- Evaluation : QCM, mises en situation et travaux pratiques. Attestation de validation d’acquis délivrée à l’issue de la formation.
- Cette formation prépare à la certification Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (examen non inclus).
- Cette formation fait partie de notre catalogue Formations Cloud Computing. Découvrez nos autres formations cloud pour maîtriser les architectures, services et bonnes pratiques sur AWS, Azure et GCP.
- Pour débuter sur AWS, nous recommandons en prérequis notre Formation AWS Cloud Practitioner qui pose les fondamentaux du Cloud Amazon.
Objectifs de la formation Google Cloud Professional Machine Learning Engineer – Industrialiser vos modèles sur Vertex AI
A l’issue de la formation le participant sera capable de :
- Traduire un problème métier en problème de machine learning, et savoir quand ce n’en est pas un.
- Préparer et gérer les données d’entraînement, et exploiter un Feature Store.
- Entraîner des modèles sur Vertex AI (AutoML, entraînement personnalisé, réglage des hyperparamètres).
- Orchestrer un pipeline de ML reproductible avec Vertex AI Pipelines.
- Déployer un modèle en prédiction en ligne et par lots, et dimensionner l’inférence.
- Surveiller la dérive des données et des prédictions, et déclencher un réentraînement.
- Appliquer les exigences d’explicabilité, d’équité et de gouvernance des modèles.
Prérequis de la formation Google Cloud Professional Machine Learning Engineer – Industrialiser vos modèles sur Vertex AI
- Deux prérequis sont réellement bloquants. D’abord Python : vous devez savoir écrire et lire du code, manipuler des données avec pandas, sans découvrir le langage pendant la formation. Ensuite les fondamentaux du machine learning : apprentissage supervisé, jeu d’entraînement et de test, surapprentissage, métriques d’évaluation. Nous n’enseignons pas la théorie du ML ; nous enseignons à la mettre en production.
- Une première expérience de Google Cloud (projets, IAM, Cloud Storage) est attendue. Le niveau Associate Cloud Engineer suffit largement.
- Parce que chaque participant est unique, un entretien personnalisé avec notre expert nous permet de concevoir une formation parfaitement alignée avec ses objectifs.
Public visé par la formation Google Cloud Professional Machine Learning Engineer – Industrialiser vos modèles sur Vertex AI
- Data scientists devant faire passer leurs modèles du notebook à la production.
- Ingénieurs ML et MLOps travaillant sur Google Cloud.
- Ingénieurs data élargissant leur périmètre vers le machine learning.
- Architectes et responsables techniques préparant la certification Professional ML Engineer.
Financement
Cette formation est financée directement par l’entreprise (pas de CPF, pas d’OPCO).
Programme détaillé de la formation Google Cloud Professional Machine Learning Engineer – Industrialiser vos modèles sur Vertex AI
Télécharger le programme (PDF)
Cadrer le problème : l'étape que l'on saute
Données et Feature Store
Entraînement sur Vertex AI
Pipelines et MLOps
Déploiement et inférence
Surveillance et dérive
Responsabilité, explicabilité et gouvernance
Les plus de cette formation
- traite le machine learning là où il devient difficile : la mise en production, pas l’entraînement ;
- suit le référentiel de la certification Google Cloud Professional Machine Learning Engineer ;
- consacre environ 60 % du temps à la pratique, jusqu’au pipeline qui réentraîne et redéploie tout seul ;
- se déroule en groupe de 1 à 3 participants, ce qui permet de travailler sur vos propres cas et vos propres données.
FAQ
Faut-il être data scientist pour suivre cette formation ?
Pas nécessairement, mais il faut deux choses : savoir programmer en Python, et connaître les fondamentaux du machine learning (apprentissage supervisé, surapprentissage, métriques). Cette formation n’enseigne pas la théorie du ML — elle enseigne à le mettre en production. Beaucoup de participants sont des ingénieurs data ou DevOps qui doivent industrialiser les modèles d’autrui.
Quelle différence avec la formation Professional Data Engineer ?
Data Engineer construit les pipelines qui alimentent les modèles : ingestion, transformation, entrepôt. ML Engineer prend le relais : entraînement, déploiement, surveillance, réentraînement. Les deux se suivent naturellement, et beaucoup d’organisations confient les deux rôles à la même personne.
La formation couvre-t-elle l'IA générative et les LLM ?
Elle est centrée sur le ML prédictif classique, qui reste le cœur de la certification. L’IA générative sur Vertex AI est abordée, mais si c’est votre sujet principal, notre Formation Google Cloud Generative AI Leader y est entièrement consacrée — dites-le lors de l’entretien préalable.
Travaille-t-on sur nos propres modèles ?
C’est possible et souvent souhaitable, dans les limites de ce que vous pouvez sortir de votre environnement. L’entretien préalable sert à cadrer ce point ; à défaut, nous fournissons des jeux de données et des modèles réalistes.
Combien de temps dure la formation et quel est le format ?
3 jours, soit 21 heures, en distanciel avec sessions enregistrées. La formation peut aussi se dérouler sur votre site. Les sessions sont garanties dès un seul inscrit.