> Formations > Vertex Forecasting and Time Series in Practice
Formation : Vertex Forecasting and Time Series in PracticeCours officiel, préparation aux examens de certification Google Cloud
Formation pratique - 1j
- 7h00 - Réf. GVF
|
Télécharger le programme
Partager cette formation
 | Comprendre les bases des séries temporelles et de la prévision (forecasting). |
| Préparer et exploiter les données pour construire un modèle de prévision. |
| Entraîner, évaluer et améliorer un modèle de forecasting avec Vertex AI. |
| Déployer et superviser une solution de prévision de bout en bout sur Google Cloud. |
Public concerné
Analystes de données, data scientists et ingénieurs ML souhaitant concevoir des solutions de prévision performantes de bout en bout sur Google Cloud et automatiser leurs workflows.
Prérequis
Connaissances de base en Python, comprendre les principes fondamentaux du machine learning, ou avoir une première expérience dans le développement de solutions de machine learning sur Google Cloud.
Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Programme de la formation
1 Fondamentaux du Forecasting et de Vertex AI
- Introduction au forecasting sur Google Cloud.
- Concepts de séries temporelles et modèles de séquences.
- Analyse des données temporelles et principes de prévision.
- Solutions de forecasting sur Google Cloud.
- Présentation de Vertex AI Forecasting et de son workflow.
2 Préparation des Données
- Ingestion et préparation des données.
- Formats et exigences des données pour Vertex AI.
- Ingénierie des variables (features).
- Bonnes pratiques de qualité et de structuration des données.
3 Entraînement et Évaluation des Modèles
- Configuration d’un modèle de forecasting.
- Paramétrage de l’entraînement (horizon, fenêtre de contexte, objectifs).
- Évaluation des performances et métriques de prévision.
- Optimisation et amélioration des modèles.
4 Déploiement, supervision et cas d’usage
- Déploiement et génération de prédictions.
- Automatisation avec Vertex AI Pipelines et MLOps.
- Surveillance des modèles, dérive et réentraînement.
- Mise en œuvre d’un cas d’usage retail de bout en bout.
- Synthèse et bonnes pratiques de mise en production.
PARTICIPANTS
Analystes de données, data scientists et ingénieurs ML souhaitant concevoir des solutions de prévision performantes de bout en bout sur Google Cloud et automatiser leurs workflows.
PRÉREQUIS
Connaissances de base en Python, comprendre les principes fondamentaux du machine learning, ou avoir une première expérience dans le développement de solutions de machine learning sur Google Cloud.
COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils sont agréés par l’éditeur et sont certifiés sur le cours. Ils ont aussi été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum trois à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.
MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.
ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Vous avez un besoin spécifique d’accessibilité ? Contactez Mme FOSSE, référente handicap, à l’adresse suivante psh-accueil@orsys.fr pour étudier au mieux votre demande et sa faisabilité.
Analystes de données, data scientists et ingénieurs ML souhaitant concevoir des solutions de prévision performantes de bout en bout sur Google Cloud et automatiser leurs workflows.
PRÉREQUIS
Connaissances de base en Python, comprendre les principes fondamentaux du machine learning, ou avoir une première expérience dans le développement de solutions de machine learning sur Google Cloud.
COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils sont agréés par l’éditeur et sont certifiés sur le cours. Ils ont aussi été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum trois à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.
MODALITÉS D’ÉVALUATION
Évaluation des compétences visées en amont de la formation.
Évaluation par le participant, à l’issue de la formation, des compétences acquises durant la formation.
Validation par le formateur des acquis du participant en précisant les outils utilisés : QCM, mises en situation…
À l’issue de chaque formation, ITTCERT fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques. Les participants réalisent aussi une évaluation officielle de l’éditeur.
Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a bien assisté à la totalité de la session.
Évaluation des compétences visées en amont de la formation.
Évaluation par le participant, à l’issue de la formation, des compétences acquises durant la formation.
Validation par le formateur des acquis du participant en précisant les outils utilisés : QCM, mises en situation…
À l’issue de chaque formation, ITTCERT fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques. Les participants réalisent aussi une évaluation officielle de l’éditeur.
Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a bien assisté à la totalité de la session.
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
Les ressources pédagogiques utilisées sont les supports et les travaux pratiques officiels de l’éditeur.
Les ressources pédagogiques utilisées sont les supports et les travaux pratiques officiels de l’éditeur.
MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.
ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Vous avez un besoin spécifique d’accessibilité ? Contactez Mme FOSSE, référente handicap, à l’adresse suivante psh-accueil@orsys.fr pour étudier au mieux votre demande et sa faisabilité.
Ce programme est une création originale, conçu par les équipes pédagogiques d'ORSYS Formation. Toute reproduction, représentation, adaptation ou exploitation, totale ou partielle, sans autorisation préalable écrite d'ORSYS, est strictement interdite. ORSYS se réserve le droit d'engager toute action nécessaire à la protection de ses droits de propriété intellectuelle.
Dates et lieux
Sélectionnez votre lieu ou optez pour la classe à distance puis choisissez votre date.
Classe à distance
Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie
Ce programme est une création originale, conçu par les équipes pédagogiques d'ORSYS Formation. Toute reproduction, représentation, adaptation ou exploitation, totale ou partielle, sans autorisation préalable écrite d'ORSYS, est strictement interdite. ORSYS se réserve le droit d'engager toute action nécessaire à la protection de ses droits de propriété intellectuelle.