Formation dédiée à la préparation de la certification Google Cloud – Professional Machine Learning Engineer.
Elle permet de concevoir, entraîner, déployer et industrialiser des solutions de Machine Learning sur Google Cloud (Vertex AI, pipelines MLOps, data engineering), conformément aux exigences de l’examen officiel.
Formation de 4 jours, orientée pratique, avec études de cas et examens blancs.

Programme de la formation

1. Cadrage Machine Learning et enjeux métier :
1.1 Traduction du besoin métier en problème Machine Learning
1.2 Choix des approches ML (supervisé, non supervisé, Deep Learning)
1.3 Définition des indicateurs de succès et métriques business TP : Analyse d’un cas métier et choix d’une solution ML adaptée

2. Données et Feature Engineering sur GCP :
2.1 Services de données sur GCP : BigQuery, Cloud Storage, Dataflow
2.2 Préparation, validation et qualité des données
2.3 Feature engineering et utilisation du Feature Store TP : Pipeline de données BigQuery → Vertex AI

3. Modélisation ML et Deep Learning :
3.1 Entraînement de modèles avec Vertex AI Training
3.2 AutoML vs modèles custom (TensorFlow, scikit-learn)
3.3 Choix des algorithmes et tuning des hyperparamètres TP : Entraînement, évaluation et comparaison de modèles

4. MLOps et industrialisation :
4.1 Pipelines Vertex AI
4.2 CI/CD appliqué au Machine Learning
4.3 Versioning des données et des modèles
4.4 Monitoring, détection de dérive et retraining
TP : Mise en place d’un pipeline MLOps complet et automatisé

5. Déploiement et exploitation des modèles :
5.1 Déploiement de modèles via Vertex AI Endpoints
5.2 Scalabilité et optimisation des performances
5.3 Tests de modèles en production
TP : Déploiement d’un modèle et tests de charge

6. Sécurité, gouvernance et conformité :
6.1 Gestion des accès avec IAM
6.2 Sécurité et protection des données
6.3 Responsible AI et explicabilité des modèles TP : Audit de sécurité d’une solution ML sur GCP

7.Préparation à la certification :
7.1 Revue complète du blueprint officiel de l’examen
7.2 Examens blancs chronométrés
7.3 Analyse des pièges fréquents et bonnes pratiques TP : Simulation complète de l’examen