Formation Développement Applications Machine Learning & IA pour Big Data

01.Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle

• —Définition et enjeux du Big Data
• —Concepts fondamentaux du Machine Learning et de l'IA
• —Rôle de l'IA dans l'exploitation des données massives
• —Environnements et écosystèmes Big Data/IA

02.Fondamentaux de la science des données pour le Big Data

03.Technologies Big Data : Hadoop et Spark (Partie 1)

04.Technologies Big Data : Hadoop et Spark (Partie 2)

• —Traitement de données en temps réel avec Spark Streaming
• —Optimisations des requêtes Spark
• —Intégration de Spark avec d'autres outils Big Data
• —Bonnes pratiques de programmation distribuée

05.Machine Learning supervisé en environnement distribué

06.Machine Learning non supervisé et réduction de dimension

• —Algorithmes de clustering (K-means, DBScan) sur Big Data
• —Détection d'anomalies distribuée
• —ACP et t-SNE pour la réduction de dimension
• —Cas d'usage pratiques

07.Introduction au Deep Learning pour le Big Data

• —Concepts fondamentaux des réseaux de neurones
• —Architectures de DL : CNN, RNN, Transformers
• —Frameworks de DL (TensorFlow, PyTorch) sur Big Data
• —Calcul distribué pour l'entraînement de modèles DL

08.Développement d'applications d'IA pour le traitement du langage naturel (NLP)

• —Prétraitement de texte sur Big Data
• —Modèles de plongement de mots (Word Embeddings)
• —Modèles de langage et transfer learning (BERT, GPT)
• —Application à l'analyse de sentiments et résumé de texte

09.Développement d'applications d'IA pour la vision par ordinateur (CV)

• —Traitement d'images et vidéos sur Big Data
• —Détection et reconnaissance d'objets (YOLO, Faster R-CNN)
• —Segmentation sémantique et classification d'images
• —Cas d'usage industriels (inspection, surveillance)

10.Déploiement et mise à l'échelle des modèles d'IA sur Big Data

• —Conteneurisation (Docker) et orchestration (Kubernetes)
• —Serveurs de modèles (TensorFlow Serving, MLflow)
• —API de Machine Learning pour l'inférence
• —Monitoring et maintenance des modèles en production

11.Opérationnalisation de l'IA (MLOps) et gouvernance des données

• —Flux MLOps complet (CI/CD pour ML)
• —Versioning des modèles et des données
• —Légalité et éthique de l'IA sur Big Data
• —Sécurité et confidentialité des données massives

12.Projet Pratique et Cas d'Étude Big Data/IA

• —Constitution d'un dataset Big Data
• —Conception d'une architecture d'application IA end-to-end
• —Développement, entraînement et déploiement d'un modèle
• —Présentation et évaluation des résultats du projet