IACertif : cert-google-ml-engineerPréparation certification éditeur

Google Cloud Professional ML Engineer

Concevoir, construire et déployer des modèles de machine learning sur Google Cloud. Maîtriser Vertex AI, BigQuery ML, TensorFlow et les pipelines MLOps. Prépare à la certification Google Cloud Professional Machine Learning Engineer.

Public ciblé

Data Scientists, ML Engineers, développeurs IA souhaitant maîtriser l'écosystème Google Cloud ML.

Prérequis

Notions de machine learning (supervised/unsupervised). Python requis. Expérience cloud appréciée.

Compétences acquises

Machine Learning sur Google CloudVertex AI et TensorFlowMLOps et pipelines automatisésBigQuery MLDéploiement et monitoring de modèles

Certification(s) visée(s)

cert-google-ml-engineer

Objectifs pédagogiques

  • Concevoir et entraîner des modèles ML avec Vertex AI et TensorFlow.
  • Construire des pipelines MLOps automatisés sur Google Cloud.
  • Utiliser BigQuery ML pour du machine learning sur données massives.
  • Déployer, monitorer et optimiser des modèles en production.
  • Se préparer à la certification Google Cloud Professional Machine Learning Engineer.

Programme détaillé

Ce programme peut être adapté selon vos besoins spécifiques.

Fondamentaux ML sur Google Cloud

Durée : 1 jour

Contenus

  • Écosystème Google Cloud AI/ML
  • Vertex AI : datasets, training, AutoML
  • BigQuery ML : entraînement SQL-based
  • Feature Store et gestion des données

Activités

  • Lab : entraînement AutoML sur Vertex AI

Résultats attendus

  • Maîtriser les services ML de Google Cloud

Entraînement et optimisation de modèles

Durée : 1 jour

Contenus

  • TensorFlow sur Vertex AI Training
  • Hyperparameter tuning
  • Distributed training
  • Gestion des expériences avec Vertex AI Experiments

Activités

  • Lab : entraînement distribué TensorFlow sur Vertex AI

Résultats attendus

  • Entraîner et optimiser des modèles ML en production

MLOps et pipelines

Durée : 1 jour

Contenus

  • Vertex AI Pipelines (Kubeflow)
  • CI/CD pour ML : Cloud Build, Artifact Registry
  • Model monitoring et drift detection
  • Vertex AI Model Registry

Activités

  • Lab : pipeline MLOps complet sur Vertex AI

Résultats attendus

  • Construire des pipelines MLOps automatisés

Déploiement et cas avancés

Durée : 1 jour

Contenus

  • Vertex AI Endpoints : déploiement et A/B testing
  • Batch predictions vs online predictions
  • IA responsable : Explainable AI, fairness
  • Préparation à la certification

Activités

  • Lab : déploiement et monitoring d'un modèle en production

Résultats attendus

  • Déployer et monitorer des modèles ML en production

Moyens & modalités

Cours animé par un formateur expert Google Cloud. Alternance d'apports théoriques, démonstrations et labs pratiques sur Google Cloud. Modalités : présentiel ou distanciel synchrone. Supports fournis.

Moyens techniques

Poste apprenant, compte Google Cloud (sandbox), Vertex AI, BigQuery, TensorFlow, Kubeflow Pipelines, plateforme visio, supports numériques.

Adaptation et suivi

Positionnement initial, adaptation des labs au niveau, suivi des acquis, assistance post-formation courte.

Modalités d'évaluation

Positionnement d'entrée, quiz par module, labs notés, QCM final type Professional ML Engineer. Attestation de fin de formation.

Informations pratiques

  • Durée : 4 jours
  • Modalités : Présentiel • Distanciel
  • Inscription : Prise de contact (email/tél), questionnaire d'analyse du besoin, validation administrative, envoi de la convention et de la convocation.
  • Délai d'accès : 2 à 4 semaines après validation de l'inscription.
  • Prix : Nous consulter
  • Financements éligibles : OPCO • FNE • AIF • PTP • Dispositifs régionaux • AGEFIPH

Évaluation du besoin

Un questionnaire sera proposé pour analyser l'adéquation du besoin de formation avec les formations dispensées.

Accessibilité & handicap

Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, dans la mesure du possible. Lors de l'inscription, un questionnaire d'adaptation permet d'identifier les besoins spécifiques afin de mettre en place les aménagements nécessaires (rythme, supports, accessibilité, accompagnement).

AGEFIPH – Accompagnement et financement

AGEFIPH Île-de-France

Mail : rhf-idf@agefiph.asso.fr

Site : www.agefiph.fr

MDPH 75 – Paris

69 rue de la Victoire, 75009 Paris

Tél : 01 53 32 39 39 / 0 805 80 09 09

Email : contact@mdph.paris.fr

CAP EMPLOI – Insertion professionnelle

43 bis rue d'Hautpoul, 75019 Paris

Tél : 01 44 52 40 60

APAJH – Accompagnement du handicap

Fédération APAJH

33 avenue du Maine, 75755 Paris Cedex 15

Site : www.apajh.org

Médiateur de la consommation

Conformément à l'article L.612-1 du Code de la consommation, tout consommateur a le droit de recourir gratuitement à un dispositif de médiation en vue de la résolution amiable d'un litige l'opposant à un professionnel.

Médiateur de la consommation – CM2C

Centre de médiation de la consommation de conciliateurs de justice (CM2C)

14 rue Saint Jean, 75017 Paris

Site : https://cm2c.net

Email : cm2c@cm2c.net

Questions fréquentes

Quels sont les prérequis pour cette formation ?
Notions de machine learning (supervised/unsupervised). Python requis. Expérience cloud appréciée.
Comment financer cette formation ?
Le financement dépend de votre situation : CPF (uniquement formations inscrites RNCP/RS dont nous sommes partenaires), OPCO, AIF France Travail, financement régional, personnel ou entreprise. Toutes les formations ne sont pas éligibles au CPF. Contactez-nous pour vérifier les conditions applicables à votre profil.
Quelle certification obtient-on ?
cert-google-ml-engineer. Examen via Pearson VUE ou Certiport.

Contact

IDCACADEMY
contact@idcacademy.fr
07 59 56 59 18

NDA : 11757245675 — SIREN : 940542962 — Certification Qualiopi QUA008560

Statut réglementaire de la formation

Certification préparée

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

Type : Certification éditeur
Certificateur : Google Cloud

Statut RNCP

Préparation certification éditeur

Cette formation prépare à une certification éditeur délivrée par Google. Elle ne constitue pas, à ce jour, un titre RNCP délivré par IDCACADEMY.

CPF — Possible sous conditions

L'éligibilité CPF dépend de la disponibilité d'une offre habilitée publiée sur Mon Compte Formation pour cette action. À vérifier au cas par cas — IDCACADEMY ne garantit pas l'éligibilité CPF de cette formation.

OPCO — Possible sous conditions

Prise en charge possible selon votre OPCO de rattachement, votre branche professionnelle, le budget disponible et l'accord préalable du financeur.

Modalités de financement

CPF — sous conditions

Le CPF finance certaines formations uniquement lorsque l'action est éligible et publiée officiellement sur Mon Compte Formation. L'éligibilité dépend de la certification visée (RNCP/RS), de l'habilitation de l'organisme et de la disponibilité de l'offre.

OPCO — sous conditions

Les entreprises peuvent solliciter leur OPCO pour une prise en charge totale ou partielle. La décision dépend de l'OPCO compétent, de la branche, de la taille de l'entreprise, du budget disponible et de l'accord préalable du financeur.

France Travail / AIF

Certaines formations peuvent faire l'objet d'une demande de financement auprès de France Travail selon le projet professionnel et l'accord du conseiller référent. L'accord de financement n'est jamais automatique.

Financement personnel ou entreprise

Un financement personnel ou par l'entreprise est toujours possible. Un devis personnalisé peut être établi selon la formation choisie, la durée et les modalités pédagogiques.

Aucun financement n'est garanti. Chaque dispositif a ses propres conditions et l'accord du financeur reste préalable à toute prise en charge.