Formation Formation MLOps et DataOps sur Google Cloud
Découvrez comment mettre en œuvre des pipelines MLOps et DataOps sur Google Cloud pour accélérer vos projets Big Data et IA. Cette formation pratique vous permettra de concevoir, déployer et surveiller des pipelines d'apprentissage automatique robustes et scalables. En maîtrisant les outils et les technologies de Google Cloud, vous développerez des solutions IA performantes et vous optimiserez vos processus AI/ML.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Concevoir et déployer des pipelines MLOps/DataOps sur Google Cloud
- Développer des modèles ML robustes et scalables
- Surveiller et optimiser la performance des modèles IA
- Intégrer les pipelines MLOps/DataOps dans les processus d'entreprise existants
01.Introduction MLOps & DataOps sur Google Cloud
- —Définition et importance de MLOps et DataOps
- —Écosystème Google Cloud pour l'IA/ML (Vertex AI, Dataflow, Cloud Storage, etc.)
- —Vue d'ensemble du cycle de vie du Machine Learning en production
- —Rappels sur les fondamentaux du Big Data et du Machine Learning
02.Ingestion et préparation des données pour le ML
- —Stratégies d'ingestion de données sur Google Cloud (Cloud Storage, BigQuery)
- —Nettoyage et transformation des données avec Dataflow et Dataproc
- —Gestion des schémas et des versions de données
- —Bonnes pratiques de préparation des données pour les modèles
03.Architecture de données pour le MLOps
- —Conception de lacs de données et entrepôts de données sur GCP
- —Utilisation de BigQuery pour l'analyse exploratoire et l'ingénierie de fonctionnalités
- —Streaming de données avec Pub/Sub et Dataflow
- —Sécurité et gouvernance des données sur Google Cloud
04.Entraînement distribué et hyperparamétrage
- —Entraînement de modèles à grande échelle avec Vertex AI Training
- —Utilisation de Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch sur Vertex AI
- —Optimisation des hyperparamètres avec Vertex AI Vizier
- —Monitoring des entraînements et des ressources
05.Gestion des modèles et registres MLOps
- —Enregistrement et versioning des modèles avec Vertex AI Model Registry
- —Suivi du lignage des modèles et des métadonnées
- —Artéfacts du modèle et intégration CI/CD
- —Organisation et partage des modèles au sein de l'équipe
06.Déploiement de modèles en production (Online & Batch)
- —Déploiement de modèles pour l'inférence en ligne avec Vertex AI Endpoints
- —Déploiement de modèles pour l'inférence par lots avec Vertex AI Batch Prediction
- —Configuration des points de terminaison et des prévisions
- —Stratégies de déploiement (Canary, Blue/Green)
07.Monitoring des modèles en production
- —Suivi des performances des modèles (dérive des données, dérive du concept)
- —Utilisation de Vertex AI Model Monitoring pour la détection d'anomalies
- —Alerting et intégration avec Cloud Monitoring et Cloud Logging
- —Mesure de la qualité des prédictions et des impacts métier
08.Automatisation du pipeline MLOps avec Vertex AI Pipelines
- —Introduction à KubeFlow Pipelines et Vertex AI Pipelines
- —Création de composants de pipeline (préprocessing, entraînement, déploiement)
- —Orchestration de workflows ML complexes
- —Gestion des versions de pipeline et réexécution
09.Intégration CI/CD pour MLOps
- —Principes de l'intégration continue et du déploiement continu en MLOps
- —Utilisation de Cloud Build pour l'automatisation des builds ML
- —Déploiement de pipelines MLOps via CI/CD
- —Tests automatisés des modèles et des pipelines
10.Sécurité et Gouvernance en MLOps sur GCP
- —Gestion des accès avec IAM pour les ressources ML
- —Sécurité des données et des modèles (chiffrement, audits)
- —Conformité réglementaire et éthique dans l'IA
- —Journalisation des activités et traçabilité pour les pipelines MLOps
11.Cas pratiques avancés & Bonnes pratiques MLOps
- —Mise en œuvre d'un pipeline MLOps de bout en bout : Étude de cas
- —Résolution de problèmes courants en MLOps
- —Optimisation des coûts des ressources ML sur GCP
- —Stratégies d'adoption MLOps en entreprise et roadmap
Conception de pipelines MLOps/DataOps Google Cloud
Concevoir des architectures de pipelines d'apprentissage automatique robustes et scalables, intégrant la gestion des données (DataOps) et des modèles (MLOps) sur l'écosystème Google Cloud (Vertex AI, Dataflow, BigQuery).
Déploiement et automatisation de modèles ML
Déployer des modèles ML en production sur Vertex AI, automatiser les processus d'entraînement, de validation et de mise à jour des modèles via des pipelines MLOps et des outils CI/CD (Cloud Build, Vertex AI Pipelines).
Surveillance de la performance des modèles IA
Mettre en place des systèmes de monitoring des modèles en production (dérive de données/modèle, performance, intégrité) et configurer des alertes sur Google Cloud, assurant ainsi la fiabilité et la qualité des systèmes IA.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Formation MLOps et DataOps sur Google Cloud — pourquoi la choisir ?
Pipelines MLOps performants
Apprenez à concevoir et déployer des pipelines MLOps et DataOps sur Google Cloud, garantissant une intégration fluide dans vos processus d'entreprise.
Modèles ML scalables
Développez des modèles Machine Learning robustes et scalables grâce à Vertex AI Workbench, optimisant la performance et la fiabilité de vos projets.
Surveillance des performances
Maîtrisez les techniques de surveillance et d'optimisation des performances des modèles IA, assurant une amélioration continue et un suivi proactif.
Préparation des données efficace
Incorporez des méthodes avancées d'ingestion et de préparation des données pour le ML, favorisant la qualité et la pertinence des entrées de vos modèles.
Gestion des modèles MLOps
Apprenez à gérer et à maintenir des registres de modèles MLOps, facilitant la traçabilité et la gestion des versions tout au long du cycle de vie des modèles.
Formation inter-entreprises enrichissante
Participez à une formation inter-entreprises qui favorise l'échange d'expériences et de bonnes pratiques entre professionnels du secteur.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Formation MLOps et DataOps sur Google Cloud.
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Financer Formation MLOps et DataOps sur Google Cloud
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation MLOps et DataOps sur Google Cloud. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Formation MLOps et DataOps sur Google Cloud en situation
“Il a conçu un pipeline MLOps sur Google Cloud, intégrant des outils de surveillance pour optimiser les performances des modèles.”
“Elle a utilisé les techniques de DataOps apprises pour automatiser le nettoyage des données, améliorant ainsi l'efficacité des processus.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
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Questions fréquentes
Une question sur Formation MLOps et DataOps sur Google Cloud ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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