Google Cloud Machine Learning Engineer Training
Bearbeite den ML-Lebenszyklus in Labs und trainiere Prüfungsentscheidungen entlang des aktuellen offiziellen Leitfadens.
Die wichtigsten Themen
Prüfungsdomänen systematisch bearbeiten
Daten mit BigQuery vorbereiten
Modelle in Vertex AI trainieren
GenAI-Architekturen auswählen
ML-Pipelines automatisieren
Deployment und Monitoring beherrschen
Überblick Google Cloud führt die Zertifizierung unter dem offiziellen Namen Professional Machine Learning Engineer . Die Prüfung bewertet Entscheidungen zur Datenaufbereitung, zum Modelltraining und zum Betrieb von...
Google Cloud führt die Zertifizierung unter dem offiziellen Namen Professional Machine Learning Engineer. Die Prüfung bewertet Entscheidungen zur Datenaufbereitung, zum Modelltraining und zum Betrieb von ML-Systemen. Der aktuelle Prüfungsleitfaden umfasst auch Lösungen mit generativer KI. Du bereitest Daten mit BigQuery und SQL vor, trainierst Modelle in Vertex AI und automatisierst Trainingsabläufe mit Pipelines. In weiteren Labs stellst du Modelle für Online- und Batch-Vorhersagen bereit. Anschließend konfigurierst du Vertex AI Model Monitoring und definierst Schwellenwerte, die ein erneutes Training auslösen.
Für generative KI vergleichst du Foundation Models aus dem Model Garden, entwirfst eine RAG-Architektur und bewertest Modellausgaben. An szenariobasierten Aufgaben vergleichst du Google-Cloud-Dienste anhand der technischen Anforderungen, der Kosten und des Betriebsaufwands. Für die Labs nutzt du eine bereitgestellte Übungsumgebung mit den benötigten Google-Cloud-Ressourcen. Zum Abschluss priorisierst du deine Wissenslücken nach Prüfungsdomänen und erstellst einen Lernplan bis zum Prüfungstermin.
Die Themen Prüfungsdomänen im offiziellen Leitfaden · Szenariofragen in Anforderungen zerlegen · Antwortoptionen anhand von Kriterien vergleichen · Zeitbudget pro Prüfungsaufgabe planen · Datensätze mit BigQuery analysieren...
Prüfungsrahmen und Entscheidungsmuster
- Prüfungsdomänen im offiziellen Leitfaden
- Szenariofragen in Anforderungen zerlegen
- Antwortoptionen anhand von Kriterien vergleichen
- Zeitbudget pro Prüfungsaufgabe planen
Daten- und Feature-Vorbereitung
- Datensätze mit BigQuery analysieren
- Trainingsdaten mit SQL aufbereiten
- BigQuery ML für Baselines nutzen
- Features im Vertex AI Feature Store verwalten
- Trainingssplits ohne Data Leakage erstellen
Modelltraining mit Vertex AI
- Algorithmen nach Problemtyp auswählen
- AutoML für tabellarische Daten einsetzen
- Custom Training in Vertex AI konfigurieren
- Hyperparameter-Tuning in Vertex AI ausführen
- Metriken für Klassifikation und Regression auswählen
Generative KI mit Vertex AI
- Foundation Models im Model Garden vergleichen
- RAG-Architekturen mit Vertex AI entwerfen
- Generative Modellausgaben systematisch evaluieren
- Sicherheitsfilter für Modellausgaben konfigurieren
Responsible AI und Zugriffsschutz
- Vertex Explainable AI für Vorhersagen nutzen
- Modellrisiken anhand des Anwendungsfalls bewerten
- Responsible-AI-Kriterien für Freigaben dokumentieren
- Zugriffsrechte mit IAM begrenzen
Automatisierte ML-Pipelines
- Pipeline-Komponenten wiederverwendbar entwickeln
- Metadaten und Artefakt-Lineage nachverfolgen
- Automatisierte Trainingsläufe ereignisbasiert auslösen
- CI/CD für ML-Pipelines umsetzen
Bereitstellung und Skalierung
- Batch Prediction für große Datenmengen
- Online Prediction über Vertex-AI-Endpunkte
- Modellversionen in der Model Registry verwalten
- Traffic Splits zwischen Modellversionen konfigurieren
- Rollback auf freigegebene Modellversionen durchführen
- Endpunktzugriffe mit IAM steuern
Monitoring und Modellbetrieb
- Vertex AI Model Monitoring konfigurieren
- Training-Serving-Skew bei Features erkennen
- Feature-Drift anhand von Baselines erkennen
- Vorhersagedrift anhand von Baselines erkennen
- Protokolle in Cloud Logging prüfen
- Metriken in Cloud Monitoring prüfen
- Schwellenwerte für erneutes Training festlegen
Prüfungstraining und Lernplan
- Prüfungsfragen unter Zeitvorgabe bearbeiten
- Antwortoptionen nach Anforderungen bewerten
- Wissenslücken nach Prüfungsdomänen priorisieren
- Lernplan bis zum Prüfungstermin erstellen
Zielgruppe
- ML Engineers mit Google Cloud Erfahrung
- Data Scientists mit Produktionsverantwortung
- Cloud Architects für ML- und GenAI-Lösungen
- MLOps Engineers mit Zertifizierungsziel
Das lernst du
- Prüfungsfragen anhand der aktuellen Domänen lösen
- Daten und Features für wiederholbare Trainingsläufe vorbereiten
- ML- und GenAI-Architekturen nach Anforderungen auswählen
- Vertex AI Pipelines automatisieren und Fehlerquellen begrenzen
- Drift nach dem Deployment erkennen und Fehlprognosen begrenzen
- Responsible-AI-Kontrollen für Freigaben dokumentieren
So arbeiten wir
Kurze Fachimpulse führen in jede Prüfungsdomäne ein. Geführte Hands-on-Labs bilden den ML-Lebenszyklus auf Google Cloud ab. Szenariobasierte Aufgaben werden einzeln bearbeitet und anschließend anhand technischer Entscheidungskriterien ausgewertet.
Empfohlene Vorkenntnisse
- Google Cloud Praxis auf dem Niveau der Associate Cloud Engineer Schulung
- Grundkenntnisse in Python, SQL und Machine Learning
Dein Fahrplan
Der aktuelle Prüfungsleitfaden wird auf konkrete Arbeitsgebiete und Fragetypen übertragen. Labs behandeln die Datenanalyse und Feature-Vorbereitung.
- Prüfungsdomänen und Antwortlogik
- BigQuery für Trainingsdaten
- Feature Engineering und Datensplits
- Vertex AI Feature Store
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Google Cloud Machine Learning Engineer Training
Was ist die Google Cloud Professional Machine Learning Engineer Zertifizierung?
Die Zertifizierung bestätigt, dass du ML- und GenAI-Lösungen auf Google Cloud entwirfst, entwickelst und betreibst. Sie umfasst die Datenvorbereitung, das Modelltraining, automatisierte Pipelines, Deployment, Monitoring und Responsible AI. Prüfungsaufgaben verlangen häufig eine Auswahl passender Google Cloud Dienste anhand eines beschriebenen Anwendungsszenarios.
Welche Themen enthält die Professional ML Engineer Prüfung?
Der aktuelle Prüfungsleitfaden umfasst klassische ML-Verfahren, generative KI, Daten- und Feature-Vorbereitung, Modelltraining, ML-Pipelines, Deployment und Monitoring. Auch Responsible AI sowie Entscheidungen zu Sicherheit und Skalierung fließen in die Szenarien ein.
Wann eignet sich BigQuery ML und wann Vertex AI?
BigQuery ML passt zu Modellen, die direkt per SQL auf Daten in BigQuery trainiert und ausgewertet werden. Vertex AI deckt Custom Training, AutoML, Pipelines, verwaltete Endpoints und den Betrieb komplexerer ML- oder GenAI-Lösungen ab.
Was bedeutet Responsible AI in Google Cloud?
Responsible AI umfasst technische und organisatorische Kontrollen für faire, erklärbare und geschützte KI-Lösungen. In Google Cloud gehören dazu unter anderem Modellbewertung, Explainable AI, Sicherheitsfilter, Zugriffssteuerung und die Überwachung unerwünschter Modellabweichungen.
Wie viel Google Cloud Erfahrung sollte ich mitbringen?
Erfahrung mit Google Cloud Projekten, Python, SQL und grundlegenden ML-Verfahren wird vorausgesetzt. Das Training richtet sich an Fachkräfte, die bereits Modelle oder Cloud-Dienste eingesetzt haben und ihre Kenntnisse auf Prüfungsniveau bündeln möchten.
Brauche ich ein eigenes Notebook oder Cloud-Lizenzen?
Eigene Notebooks und Cloud-Lizenzen sind für die Labs nicht erforderlich. Die benötigte Technik, virtuelle Systeme und Software werden während des Trainings bereitgestellt.
Sind Prüfung und Nachweise im Seminarpreis enthalten?
Die offizielle Google Cloud Prüfung wird separat gebucht und ist kein Bestandteil des Trainingspreises. Die Google Cloud Zertifizierung erhältst du nach bestandener Prüfung. Details zum cmt-Teilnahmenachweis klären wir auf Anfrage mit dir.
Ist das Training als Inhouse-Schulung verfügbar?
Eine Durchführung als Inhouse- oder Firmenschulung ist verfügbar. Für mehrere Mitarbeiter stimmen wir Termine, Schwerpunkte und die Einbindung eures Google Cloud Stacks vorab mit dem buchenden Unternehmen ab.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
NOCH FRAGEN?
Rufe mich an oder schreibe mir eine E-Mail.
Michaela Berger
Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns
