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Intelligenceartificielle

Formation Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning

Maîtrisez la conception, la gestion et l'optimisation des architectures de données dédiées à l'IA et au Machine Learning. Apprenez à structurer vos données pour des performances optimales. Comprenez les enjeux du parcours client et optimisez votre stratégie.

PrésentielDistanciel21 h✅ Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine LearningOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Ce que vous apprendrez durant
la formation Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning

Concevoir des architectures de données IA/ML évolutives

Concevoir des architectures de données robustes, performantes et évolutives, adaptées aux besoins spécifiques des projets d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning, en sélectionnant les technologies et les modèles de stockage appropriés.

Gérer l'ingestion et le traitement Big Data pour l'IA

Maîtriser les outils et techniques d'ingestion (batch/streaming) et le traitement des grands volumes de données (Big Data) pour préparer des jeux de données de haute qualité, optimisés pour l'entraînement et l'inférence des modèles d'IA.

Implémenter des MLOps et la gouvernance des données

Mettre en œuvre des pipelines MLOps pour le cycle de vie des modèles, assurer la sécurité, la qualité et la conformité des données (RGPD), et établir des pratiques de gouvernance rigoureuses pour les architectures de données IA.

Optimiser les architectures de données Cloud pour l'IA

Exploiter les services de données et de calcul des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) pour optimiser les performances, la scalabilité et les coûts des architectures de données dédiées à l'IA, en alignement avec les objectifs métier.

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La formation parfaite pour :

Développeurs IA / ML

Concevoir des architectures de données robustes et performantes pour leurs modèles, optimiser l'accès et le traitement des données pour améliorer l'efficacité des algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.

Architectes Data

Spécialiser leurs compétences en architecture de données pour les défis spécifiques de l'IA et du Machine Learning, en intégrant les dernières innovations technologiques et les meilleures pratiques du secteur.

Data Scientists

Comprendre les implications architecturales de leurs projets data science, améliorer la qualité et la disponibilité des données, et collaborer plus efficacement avec les équipes d'ingénierie pour le déploiement de leurs solutions.

Managers Projets IT / Data

Acquérir une vision stratégique des architectures de données pour l'IA/ML, évaluer les risques et opportunités techniques, et piloter des initiatives data-driven avec une meilleure compréhension des infrastructures sous-jacentes.

Programme de la formation
Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning

  • Introduction aux architectures de données pour l'IA/ML

    - Définition et importance de l'architecture de données en IA/ML
    - Différence entre architectures de données classiques et pour l'IA/ML
    - Le rôle des données dans le cycle de vie du Machine Learning
    - Évolution et tendances des architectures de données IA

  • Fondamentaux des données pour l'IA

    - Types de données (structurées, non structurées, semi-structurées)
    - Formats de données courants (CSV, JSON, Parquet, Avro)
    - Qualité des données, nettoyage et pré-processing
    - Métadonnées et gestion du lignage des données

  • Stockage de données pour l'IA

    - Bases de données relationnelles (SQL) vs. NoSQL
    - Data Lakes : principes, avantages et cas d'usage
    - Data Warehouses : rôle et intégration avec les Data Lakes
    - Stockage objet (S3, ADLS) et systèmes de fichiers distribués (HDFS)

  • Ingestion et intégration des données (ETL/ELT)

    - Principes d'extraction, transformation et chargement (ETL)
    - Approche ELT pour les big data et l'IA
    - Outils d'ingestion de données (Apache NiFi, Airbyte)
    - Intégration de données batch et streaming

  • Big Data et écosystème Hadoop/Spark

    - Introduction à l'écosystème Big Data
    - Apache Hadoop : HDFS, YARN
    - Apache Spark : architecture, RDD, DataFrames, Spark SQL
    - Traitement distribué des données pour l'IA

  • Architectures cloud pour l'IA

    - Présentation des services de données cloud (AWS, Azure, GCP)
    - Services de stockage cloud optimisés pour l'IA (S3, ADLS, GCS)
    - Services de calcul serverless et conteneurisés
    - Construire une architecture de données résiliente sur le cloud

  • Plateformes de Machine Learning (MLOps)

    - Introduction aux MLOps et leur importance
    - Gestion des versions de modèles et des données
    - Pipelines de MLOps : entraînement, déploiement, monitoring
    - Plateformes MLflow, Kubeflow, Sagemaker, Vertex AI

  • Streaming de données et architectures temps réel

    - Besoins et défis des données en temps réel pour l'IA
    - Technologies de streaming (Apache Kafka, Kinesis, Pub/Sub)
    - Traitement de flux (Spark Streaming, Flink)
    - Architectures Lambda et Kappa pour l'IA temps réel

  • Sécurité et gouvernance des données en IA

    - Principes de sécurité des données
    - Anonymisation, pseudonymisation et chiffrement
    - Réglementations (RGPD, CCPA) et conformité
    - Gestion des accès et des identités (IAM)

  • Conception d'architectures de données pour cas d'usage IA

    - Cas d'usage : vision par ordinateur, NLP, systèmes de recommandation
    - Conception d'architectures pour l'entraînement et l'inférence
    - Stockage de données pour données non structurées (images, texte)
    - Optimisation des performances et des coûts

  • Optimisation et évolutivité des architectures

    - Scalabilité horizontale vs. verticale
    - Partitionnement et indexation des données
    - Cache et techniques d'optimisation des requêtes
    - Monitoring et maintenance des architectures de données

  • Stratégie de données et parcours client en IA

    - Mettre la donnée au service de la stratégie business
    - Cartographie du parcours client et points de contact données
    - Impact des architectures de données sur l'expérience client
    - Élaborer une feuille de route pour une architecture IA performante

Encore des questions ?

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Tarifs et solutions de financement

Notre organisme de formation est certifié Qualiopi

Avec un formateur

En présentiel ou à distance, bénéficiez de l’accompagnement d’experts à la fois formateurs et professionnels de terrain.

2835 €
Sessions programmées avec formateur
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Sessions en visio ou en présentiel
Échanges interactifs avec un formateur expert
Supports de formation inclus
Certificat de fin de formation

Sans formateur

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Accès en ligne illimité pendant 6 mois
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Accès 24h/24 aux modules en ligne
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Accès illimité au catalogue pour vos équipes
Tableau de bord pour suivre les apprenants
Formations e-learning et sessions sur mesure
Gestion centralisée des accès
Devis personnalisé selon vos besoins

Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :

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