Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer Certificat Professionnel

Advance your career as a Cloud ML Engineer

Instructeur : Google Cloud Training

54 346 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 6 cours

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

4.5

(2,233 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Learn the skills needed to be successful in a machine learning engineering role
Prepare for the Google Cloud Professional Machine Learning Engineer certification exam
Understand how to design, build, productionalize ML models to solve business challenges using Google Cloud technologies
Understand the purpose of the Professional Machine Learning Engineer certification and its relationship to other Google Cloud certifications

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Human Learning
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Big Data

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Récemment mis à jour !

mars 2025

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Certificat professionnel - 6 séries de cours

87% of Google Cloud certified users feel more confident in their cloud skills. This program provides the skills you need to advance your career and provides training to support your preparation for the industry-recognized Google Cloud Professional Machine Learning Engineer certification.

Here's what you have to do:

1) Complete the Preparing for Google Cloud Machine Learning Engineer Professional Certificate

2) Review other recommended resources for the Google Cloud Professional Machine Learning Engineer exam

3) Review the Professional Machine Learning Engineer exam guide

4) Complete Professional Machine Learning Engineer sample questions

5) Register for the Google Cloud certification exam (remotely or at a test center)

Applied Learning Project

This professional certificate incorporates hands-on labs using Qwiklabs platform.These hands on components will let you apply the skills you learn. Projects incorporate Google Cloud Platform products used within Qwiklabs. You will gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Projet d'apprentissage appliqué

This specialization incorporates hands-on labs using Google's Qwiklabs platform.

These hands on components will let you apply the skills you learn in the video lectures. Projects will incorporate topics such as Google Cloud Platform products, which are used and configured within Qwiklabs. You can expect to gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud

COURS 19 heures

Ce que vous apprendrez

Recognize the data-to-AI technologies and tools offered by Google Cloud.
Use generative AI capabilities in applications.
Choose between different options to develop an AI project on Google Cloud.
Build ML models end-to-end by using Vertex AI.

Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud

COURS 213 heures

Ce que vous apprendrez

Design and build a TensorFlow input data pipeline.
Use the tf.data library to manipulate data in large datasets.
Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation.
Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI.

Feature Engineering

COURS 38 heures

Ce que vous apprendrez

Describe Vertex AI Feature Store and compare the key required aspects of a good feature.
Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
Discuss how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep.
Use tf.Transform.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Human Learning

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Cloud Computing

Catégorie : Machine Learning

Machine Learning in the Enterprise

COURS 419 heures

Ce que vous apprendrez

Describe data management, governance, and preprocessing options
Identify when to use Vertex AutoML, BigQuery ML, and custom training
Implement Vertex Vizier Hyperparameter Tuning
Explain how to create batch and online predictions, setup model monitoring, and create pipelines using Vertex AI

Production Machine Learning Systems

COURS 518 heures

Ce que vous apprendrez

Compare static versus dynamic training and inference
Manage model dependencies
Set up distributed training for fault tolerance, replication, and more
Export models for portability

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

COURS 62 heures

Ce que vous apprendrez

Identify and use core technologies required to support effective MLOps.
Adopt the best CI/CD practices in the context of ML systems.
Configure and provision Google Cloud architectures for reliable and effective MLOps environments.
Implement reliable and repeatable training and inference workflows.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Human Learning

Catégorie : Build Input Data Pipeline

Catégorie : keras

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Cloud Computing

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Python Programming

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Instructeur

Google Cloud Training

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1 795 Cours3 296 994 apprenants

Offert par

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

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Foire Aux Questions

This specialization is designed to be completed in 6 months at approximately 5 hours per week.

To get the most out of this course, we recommend participants have data engineering or programming experience and are interested in learning how to apply machine learning in practice.

We strongly recommend you take these courses in order, beginning with Big Data and Machine Learning Fundamentals. This is especially important when completing the Qwiklabs projects, as these hands-on labs build upon the work you complete in preceding courses.

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Certificate, you’re automatically subscribed to the full Certificate. Visit your learner dashboard to track your progress.

Plus de questions

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¹ Le salaire médian et les données sur les offres d'emploi proviennent du rapport Lightcast™ sur les offres d'emploi. Créateur de contenu, ingénieur en apprentissage automatique et représentant du développement Salesforce (1/1/2024 - 12/31/2024) Tous les autres rôles professionnels (4/1/2024 - 4/1/2025).