Formation Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA

Programme de la formation
Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA

• Introduction MLOps & DataOps : Principes et enjeux Big Data

  - Définition et différenciation MLOps vs DataOps
  - Enjeux de l'automatisation des pipelines en Big Data
  - Cycle de vie typique d'un projet Big Data/IA
  - Rôle de l'industrialisation dans l'efficacité des projets
  - Présentation des outils clés de l'écosystème

• Conception et architecture de pipelines de données (DataOps)

  - Principes d'architecture des pipelines DataOps
  - Ingestion de données : batch vs streaming (Kafka, Spark Streaming)
  - Transformation de données (ETL/ELT) avec Spark
  - Stockage et lacs de données (Data Lakes) : technologies et bonnes pratiques
  - Orchestration et métadonnées pour la traçabilité

• Industrialisation de la préparation de données (Feature Engineering)

  - Best practices de Feature Engineering pour le Big Data
  - Automatisation de la création et gestion des features (Feature Stores)
  - Versioning et traçabilité des features
  - Qualité des données et détection d'anomalies
  - Intégration des données préparées dans les workflows ML

• Gestion de l'expérimentation et versioning de modèles (MLOps)

  - Création et suivi des expérimentations ML (MLflow, Kubeflow)
  - Versioning des modèles et des hyperparamètres
  - Enregistrement et gestion des métriques de performance
  - Comparaison et sélection des meilleurs modèles
  - Bonnes pratiques pour l'organisation des projets ML

• Entraînement distribué et optimisation de modèles Big Data

  - Entraînement de modèles à l'échelle avec Spark MLlib
  - Utilisation de frameworks distribués (Horovod, Ray)
  - Optimisation des performances des modèles (hyperparamètres, etc.)
  - Stratégies d'évaluation de modèles en production
  - Industrialisation du processus d'entraînement

• Déploiement continu de modèles ML (CI/CD for ML)
• Monitoring et maintenance des modèles en production

  - Surveillance des performances des modèles (dérive de concept, dérive de données)
  - Outils de monitoring (Prometheus, Grafana)
  - Alerting et mécanismes de notification
  - Gestion des erreurs et des échecs en production
  - Stratégies de ré-entraînement automatique

• Infrastructure as Code (IaC) pour MLOps et DataOps

  - Principes de l'Infrastructure as Code
  - Provisionnement d'infrastructure cloud (AWS, Azure, GCP)
  - Utilisation de Terraform ou CloudFormation
  - Automatisation du déploiement des ressources nécessaires
  - Gestion des environnements de développement, test, production

• Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)

  - Introduction à Docker pour l'isolation des applications
  - Construction et gestion d'images Docker
  - Orchestration avec Kubernetes pour la scalabilité
  - Déploiement d'applications distribuées sur Kubernetes
  - Rôles de Docker et Kubernetes dans les pipelines MLOps/DataOps

• Sécurité et conformité dans les pipelines Big Data/ML

  - Gestion des accès et des identités (IAM)
  - Chiffrement des données en transit et au repos
  - Sécurisation des pipelines et des infrastructures
  - Conformité réglementaire (RGPD, etc.)
  - Auditabilité et traçabilité des opérations

• Cas d'usage avancés et optimisation des pipelines
• Synthèse et préparation au déploiement d'un projet réel

  - Récapitulatif des concepts clés MLOps et DataOps
  - Conception d'une architecture MLOps/DataOps end-to-end
  - Checklist pour le déploiement d'un projet Big Data/ML
  - Bonnes pratiques et erreurs à éviter
  - Étude de cas pratiques et discussions sur les défis futurs