Quelle formation Google Cloud Platform choisir ?
Le catalogue Google Cloud Platform de MFE-IT couvre l’ensemble du parcours GCP — du niveau décideur (Cloud Digital Leader, Generative AI Leader) aux certifications Associate et Professional (Architect, Data Engineer, Security, DevOps, Network, Machine Learning), en passant par les briques data et conteneurs (BigQuery, GKE). Ce guide vous aide à choisir selon votre rôle, votre niveau et votre spécialité. Tarifs en euros hors taxes ; sessions de 1 à 3 participants, en présentiel ou à distance.
| Votre objectif | Formation | Durée | Tarif |
|---|---|---|---|
| Décideur — valeur du cloud | Cloud Digital Leader (CDL) | 1 jours | 740 € HT |
| Piloter l’IA générative | Generative AI Leader | 2 jours | 1480 € HT |
| Fondamentaux Big Data & ML | GCP100B — Fondamentaux Data/ML | 1 jours | 780 € HT |
| Devenir opérationnel (Associate) | Associate Cloud Engineer (ACE) | 4 jours | 2960 € HT |
| Concevoir des architectures | Professional Cloud Architect (PCA) | 5 jours | 3700 € HT |
| Ingénierie de la donnée | Professional Data Engineer | 5 jours | 3700 € HT |
| Industrialiser le ML (Vertex AI) | Professional ML Engineer | 3 jours | 2220 € HT |
| Analytique & entrepôt de données | BigQuery | 3 jours | 2220 € HT |
| Conteneurs Kubernetes | Google Kubernetes Engine (GKE) | 3 jours | 2220 € HT |
| Sécuriser Google Cloud | Professional Cloud Security Engineer | 4 jours | 2960 € HT |
| DevOps / SRE | Professional Cloud DevOps Engineer | 4 jours | 2960 € HT |
| Réseau & connectivité | Professional Cloud Network Engineer | 4 jours | 2960 € HT |
Commencez par Cloud Digital Leader pour comprendre la valeur de Google Cloud sans prérequis technique. Pour cadrer l’IA générative en entreprise, poursuivez avec Generative AI Leader.
Visez Associate Cloud Engineer pour déployer et administrer sur GCP. Pour une entrée rapide côté data et machine learning, GCP100B pose les fondamentaux.
Professional Cloud Architect est la référence pour concevoir des architectures scalables, sécurisées et résilientes sur Google Cloud.
Pour l’ingénierie de données : Professional Data Engineer. Pour l’analytique et l’entrepôt de données : BigQuery. Pour industrialiser vos modèles sur Vertex AI : Professional ML Engineer.
Selon votre spécialité : DevOps Engineer (CI/CD, SRE), Network Engineer (connectivité et réseau) ou Security Engineer (sécurité des infrastructures et des données).
Google Kubernetes Engine (GKE) vous apprend à déployer et exploiter Kubernetes en production sur Google Cloud.
Le guide pour choisir votre formation Google Cloud Platform
Nous proposons pour chaque projet un entretien en amont avec nos experts afin de bien prendre en compte votre niveau, vos besoins, votre contexte professionnel et vos enjeux.