Google Cloud - Concevoir, déployer et surveiller un pipeline MLOps
Public admis
- Salarié en Poste
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- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Concevoir et tester un modèle de ML (Machine Learning) sur Google Cloud à partir d'un cas pratique fil rouge
- Concevoir et tester un pipeline MLOps robuste
- Déployer et automatiser votre pipeline MLOps de production et le passer à l'échelle
- Surveiller votre modèle de production et corriger les écarts.
| Tarif |
A partir de 3 800,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 3 800,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Fondamentaux
- Qu'est-ce qu'une donnée ?
- Cycle de vie d'une donnée
- Cycle de vie de la Data Science
- Evolution des analytiques
- Apports des analytiques et du Cloud
- Qu'est-ce qu'une organisation Data Driven ?
- Gouvernance et qualité des données
- Lean, Agilité et DevOps, MLOps appliqués aux données
- Conteneurisation et architectures micro-services
- Apports de MLOps
- Workflow de MLOps
- DevOps vs DataOps vs MLOps
- Machine Learning et opérations : briser le mur de la confusion
- Constituer et former une équipe MLOps
- Google Cloud Platform
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Mise en pratique : création d'un pipeline MLOps simple
Ingérer des données dans Google Cloud
- Séparation du calcul et du stockage
- Ingérer des données
- Charger des données dans Google BigQuery
- Déployer, invoquer, et planifier Cloud Run
Jour 2
Données de streaming : publier et ingérer avec Pub/Sub et Dataflow
- Concevoir l'Event Feed
- Publier un Event Stream sur Cloud Pub/Sub
- Traitement en temps réel
- Tableau de bord en temps réel
Exploration des données interactive avec Vertex AI Workbench
- Analyse exploratoire des données avec SQL
- Analyse exploratoire avec Vertex AI Workbench
- Evaluation du modèle
Jour 3
Classification bayésienne avec Apache Spark sur Cloud Dataproc
- Introduction à Google Cloud Dataproc
- Utilisation de Spark SQL
- Classification bayésienne
- Orchestration
- Spark en serverless
Régression logistique avec Spark ML
- Régression logistique avec Spark
- Ingénierie des attributs
- Sélection de variables
- Transformation de variables
- Données catégorielles
Jour 4
Machine Learning avec BigQuery ML
- Régression logistique avec BigQuery ML
- Machine Learning non-linéaire avec XGBoost
ML avec TensorFlow dans Vertex AI
- Vers des modèles plus complexes
- Apprentissage et évaluation avec Keras
- Modèles larges et profonds avec Keras
- Déployer un modèle TensorFlow entraîné dans Vertex AI
- Invoquer le modèle déployé
Jour 5
Attributs à fenêtre temporelle pour du ML en temps réel
- Réaliser le fenêtrage temporel avec Apache Beam et Cloud Dataflow
- Apprentissage du modèle
- Streaming des prédictions
- Pipeline de streaming avec écriture dans BigQuery
Mettre en place MLOps dans Vertex AI
- Développer et déployer avec Python
- Utiliser AutoML
- Optimiser les hyperparamètres
- Expliquer le modèle avec des métadonnées
- Créer et déployer le modèle
- Surveiller le modèle
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Prérequis
Public
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