Formation Certification GCP Professional ML Engineer

Programme de formation certification GCP Professional Machine Learning Engineer

[Jour 1 – Matin]

Fondamentaux du Machine Learning et environnement Google Cloud

• Comprendre les concepts clés du Machine Learning et de l’IA
• Positionner la certification Professional Machine Learning Engineer
• Découvrir les services Google Cloud AI / ML et Vertex AI
• Identifier les cas d’usage du ML en entreprise
• Comprendre le cycle de vie d’un modèle de données
• Atelier pratique : Prise en main de Vertex AI.

[Jour 1 – Après-midi]

Préparation, gestion et qualité des données

• Collecter et ingérer des données depuis différentes sources
• Nettoyer et transformer les données (data preprocessing)
• Réaliser du feature engineering efficace
• Utiliser BigQuery et Cloud Storage
• Garantir la qualité et la cohérence des données
• Atelier pratique : Préparation d’un dataset ML.

Exploration et analyse des données

• Réaliser une analyse exploratoire (EDA)
• Identifier les biais, anomalies et distributions
• Visualiser les données avec Python et outils GCP
• Interpréter les résultats pour orienter la modélisation
• Préparer les données pour l’entraînement
• Atelier pratique : Analyse complète d’un dataset.

[Jour 2 – Matin]

Choix des modèles et algorithmes de Machine Learning

• Comprendre les modèles de régression, classification et clustering
• Différencier apprentissage supervisé et non supervisé
• Sélectionner un modèle adapté à un cas d’usage
• Gérer le surapprentissage (overfitting)
• Évaluer les performances des modèles
• Atelier pratique : Sélection d’un modèle ML.

[Jour 2 – Après-midi]

Entraînement et optimisation des modèles

• Utiliser Vertex AI Training
• Optimiser les hyperparamètres
• Mettre en place une validation croisée
• Gérer datasets d’entraînement et de test
• Analyser les performances et ajuster les modèles
• Atelier pratique : Entraînement d’un modèle sur GCP.

MLOps et industrialisation des pipelines

• Comprendre les principes du MLOps
• Créer des pipelines avec Vertex AI Pipelines
• Automatiser les workflows ML
• Versionner les modèles et datasets
• Intégrer le ML dans des pipelines CI/CD
• Atelier pratique : Création d’un pipeline ML.

[Jour 3 – Matin]

Déploiement des modèles en production

• Déployer avec Vertex AI Endpoints
• Créer des API de prédiction temps réel
• Gérer les prédictions batch
• Versionner et gérer les modèles en production
• Optimiser la scalabilité et la performance
• Atelier pratique : Déploiement d’un modèle ML

[Jour 3 – Après-midi]

Monitoring et amélioration continue

• Suivre les performances des modèles
• Détecter le data drift et les dérives
• Mettre en place du monitoring sur GCP
• Automatiser le réentraînement des modèles
• Améliorer continuellement les performances
• Atelier pratique : Mise en place d’un monitoring ML.

Préparation à la certification officielle

• Analyser les domaines de l’examen
• Étudier des cas pratiques types
• Comprendre les attentes Google
• Identifier les pièges fréquents
• Mettre en place une stratégie de réussite
• Atelier pratique : Passage de l’examen blanc + correction.