Formation Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA

01.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

02.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

03.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

04.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

05.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

06.Déploiement continu de modèles ML (CI/CD for ML)

07.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

08.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

09.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

10.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

11.Cas d'usage avancés et optimisation des pipelines

12.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