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Schulung Google Professional Machine Learning Engineer: Zertifizierungsvorbereitung (2026)
Von BigQuery ML über Model Garden bis zur produktiven MLOps-Pipeline
Schulungsformen
Offene Schulung
- 4 Tage
- 5 gesicherte Termine
- Köln / Online
- 2.660,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Dieser viertägige Kurs folgt exakt den sechs Abschnitten des aktuellen Prüfungsplans (Stand 01.06.2026). Die Prüfung ist szenariobasiert: Mehrere Antworten sind oft technisch richtig, aber nur eine erfüllt zugleich die genannten Randbedingungen wie Latenzziel, Kostengrenze oder Datenresidenz - und im Zweifel ist die native, verwaltete Google-Cloud-Lösung gefragt. Eine Praxis-Übung am Ende jedes Tages verankert das Gelernte an einer durchgehenden Lösung.
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Schulungsziel
Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar vorbereitet auf die Zertifizierung Professional Machine Learning Engineer und mit der Fähigkeit, KI-Lösungen auf Google Cloud produktiv zu machen. Sie entwirft Low-Code-Lösungen mit BigQuery ML und AutoML, wählt Modelle aus dem Model Garden, skaliert Prototypen zu trainierbaren Modellen, stellt Modelle für Batch- und Onlineinferenz bereit und versioniert sie im Model Registry, automatisiert Pipelines mit CI/CD und automatischem Neutraining und überwacht Drift, Fairness und Erklärbarkeit nach den Grundsätzen verantwortungsvoller KI.
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Tag 1: Low-Code-KI-Lösungen und Zusammenarbeit an Daten und Modellen (Abschnitte 1 und 2)
- 1. Modelle mit BigQuery ML und AutoML entwickeln
- Modelle in BigQuery ML bauen, etwa für Klassifikation und Regression
- Vorhersagen mit BigQuery ML erzeugen
- Modelle mit AutoML auf der Gemini Enterprise Agent Platform trainieren (Stand 01.06.2026)
- Gemini-Modelle über BigQuery feinabstimmen (Stand 01.06.2026)
- 2. Lösungen mit KI-APIs und Foundation Models
- Das passende Modell für eine Aufgabe aus dem Model Garden der Gemini Enterprise Agent Platform auswählen (Stand 01.06.2026)
- Branchenspezifische APIs nutzen, etwa Document AI und Vision API
- Lösungen mit Gemini, Imagen und Veo bauen und für Anwendungsfälle abstimmen
- 3. Daten und Modelle im Team verwalten
- Datenexploration mit BigQuery, Dataproc und Notebooks
- Vorverarbeitung mit Dataflow und BigQuery sowie Feature Engineering
- Feature Store zur Verwaltung und Bereitstellung von Merkmalen
- Experimentverfolgung, Metadaten und Modellversionierung
- Generative KI-Lösungen bewerten: Qualität, Sicherheit und Erdung
- Praxis-Übung (Tag 1): In BigQuery ML ein Klassifikationsmodell trainieren und Vorhersagen erzeugen, anschließend im Model Garden ein Foundation Model für eine Textaufgabe auswählen und beide Ansätze gegen Kosten, Latenz und Eignung vergleichen.
- Tag 2: Prototypen zu ML-Modellen skalieren (Abschnitt 3)
- 4. Modellarchitektur und Training
- Vom Notebook-Prototyp zum trainierbaren Modell
- Eigene Trainingsaufträge mit TensorFlow und PyTorch
- Verteiltes Training und die Wahl der Hardware zwischen CPU, GPU und TPU
- Kosten und Trainingszeit abwägen
- 5. Datenpipelines für das Training
- Daten aufnehmen und aufbereiten mit Dataflow und Dataproc
- Datenvalidierung, Schemaprüfung und Verzerrungserkennung
- Umgang mit großen und unstrukturierten Datenmengen
- 6. Generative Modelle anpassen
- Foundation Models feinabstimmen
- Prompt- und Kontext-Engineering als Grundlage
- RAG-Muster zur Erdung in Unternehmensdaten
- Vektorsuche und Einbettungen einsetzen
- Praxis-Übung (Tag 2): Einen Notebook-Prototyp in einen verteilten Trainingsauftrag überführen, die passende Hardware begründet wählen und ergänzend einen RAG-Ablauf mit Vektorsuche zur Erdung eines Foundation Models aufbauen.
- Tag 3: Modelle bereitstellen und skalieren (Abschnitt 4, rund 20%)
- 7. Modelle bereitstellen
- Batch- und Onlineinferenz mit der Agent Platform, dem Model Garden, Cloud Run und GKE (Stand 01.06.2026)
- Modelle aus verschiedenen Frameworks wie PyTorch und XGBoost verpacken und bereitstellen
- Vorgefertigte und eigene Container einsetzen
- Modelle im Model Registry der Gemini Enterprise Agent Platform organisieren und versionieren (Stand 01.06.2026)
- 8. Auslieferungsstrategien und Skalierung
- Rollout-Strategien wie A/B-Tests und Canary-Bereitstellungen
- Automatische Skalierung, Lastverteilung und Zwischenspeicherung
- Latenz und Durchsatz abstimmen
- Modelle optimieren: Quantisierung, Pruning und Distillation für Rand- und Mobilgeräte
- Praxis-Übung (Tag 3): Ein trainiertes Modell für Onlineinferenz bereitstellen, es im Model Registry versionieren, eine Canary-Auslieferung einrichten und die Skalierung unter Last gegen ein Latenzziel prüfen.
- Tag 4: Pipelines automatisieren, KI-Lösungen überwachen und Prüfungsstrategie (Abschnitte 5 und 6)
- 9. ML-Pipelines automatisieren und orchestrieren
- Pipelines mit der Agent Platform, Kubeflow und Cloud Composer bauen
- CI/CD für ML mit Cloud Build, Modellvalidierung und automatischem Neutraining
- Komponentenbasierter Pipeline-Entwurf
- Metadatenverwaltung und Auditprotokolle
- 10. KI-Lösungen überwachen
- Modell- und Datendrift sowie Skew erkennen
- Leistungskennzahlen im Betrieb überwachen
- Neutraining auslösen und Modelle aktuell halten
- Störungen bei Training und Inferenz systematisch beheben
- 11. Verantwortungsvolle KI
- Verzerrung erkennen und Fairness bewerten
- Erklärbarkeit mit den Explainability-Werkzeugen der Plattform
- Sicherheit, Erdung und Halluzinationen bei generativen Modellen bewerten
- Compliance und Datenresidenz berücksichtigen
- 12. Prüfungsstrategie
- Aufbau und Bewertung: rund 50 bis 60 Fragen in 120 Minuten, Mehrfachauswahl und Szenarien; die Zertifizierung ist zwei Jahre gültig
- Die schwersten Abschnitte sind erfahrungsgemäß die MLOps-Themen Pipeline-Automatisierung und Überwachung
- Der Kniff: Randbedingungen wie Latenzziel, Kostengrenze und Datenresidenz unterstreichen - technisch richtige Antworten, die eine Vorgabe verletzen, sind falsch
- Im Zweifel die native, verwaltete Google-Cloud-Lösung wählen, sofern das Szenario nichts anderes erzwingt
- Praxis-Übung (Tag 4, Peer-Review): Eine ML-Pipeline mit automatischem Neutraining aufbauen, eine Driftüberwachung mit Warnung einrichten, das Modell auf Fairness und Erklärbarkeit prüfen und die Gesamtlösung einer anderen teilnehmenden Person gegen alle sechs Prüfungsabschnitte prüfen lassen.
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- Machine-Learning-Engineers und MLOps-Verantwortliche auf Google Cloud
- Data Scientists, die Modelle in den Produktivbetrieb bringen
- KI-Entwickelnde mit Schwerpunkt generative KI und Agenten
- Vorbereitung auf die Zertifizierung Professional Machine Learning Engineer
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC. | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet - auch bei Seminaren inkl. Prüfungsgebühr. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
|
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Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
| 2027 | ||||
| 24.05.-27.05.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 2.660,00 | Köln / Online | 2.660,00 | Buchen Vormerken | |
| 26.07.-29.07.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 2.660,00 | Köln / Online | 2.660,00 | Buchen Vormerken | |
| 27.09.-30.09.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 2.660,00 | Köln / Online | 2.660,00 | Buchen Vormerken | |
| 29.11.-02.12.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 2.660,00 | Köln / Online | 2.660,00 | Buchen Vormerken | |
| 2028 | ||||
| 31.01.-03.02.2028 Plätze vorhanden Köln / Online 2.660,00 | Köln / Online | 2.660,00 | Buchen Vormerken | |
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie via DHL zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 24. Mai - 27. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 26. Jul. - 29. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 27. Sep. - 30. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 29. Nov. - 02. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 31. Jan. - 03. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Die Seminare der GFU finden in angenehmer Atmosphäre statt und sind perfekt organisiert. Profitieren Sie von dem Rundum-Service der GFU!
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
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Stornierung bei offenen Seminaren kostenfrei bis einen Tag vor Schulungsbeginn.
Unsere Techniker sind immer zur Stelle, egal ob online oder vor Ort.