Formation Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA
Découvrez comment automatiser vos pipelines Big Data avec MLOps et DataOps pour améliorer le déploiement continu de l'intelligence artificielle. Maîtrisez les systèmes résilients et scalables pour optimiser vos processus de données et de Machine Learning. Devenez expert en opérations de données modernes avec cette formation intensive.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Concevoir l'architecture MLOps/DataOps Big Data pour répondre aux besoins de votre organisation
- Automatiser les pipelines de données et de Machine Learning pour améliorer l'efficacité et la productivité
- Industrialiser le cycle de vie du Machine Learning pour garantir la qualité et la fiabilité des modèles
- Optimiser les opérations Data/ML en production pour réduire les coûts et améliorer les performances
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.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
07.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
08.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
09.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
10.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
Concevoir l'architecture MLOps/DataOps Big Data
Concevoir des architectures de pipelines de données et de modèles ML pour des environnements Big Data, en intégrant les principes de MLOps et DataOps pour la scalabilité et la résilience.
Automatiser les pipelines de données et ML
Mettre en œuvre des solutions d'automatisation complètes pour l'ingestion, la transformation, l'entraînement, le déploiement et le monitoring continu des modèles et des données en Big Data.
Industrialiser le cycle de vie du Machine Learning
Appliquer des pratiques d'industrialisation (CI/CD, versioning, monitoring) aux projets Machine Learning pour garantir des déploiements fiables, traçables et réplicables en production.
Optimiser les opérations Data/ML en production
Optimiser les performances, les coûts et la sécurité des pipelines Big Data et ML en production, en s'appuyant sur les bonnes pratiques d'Infrastructure as Code et de conteneurisation.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA — pourquoi la choisir ?
Architecture MLOps sur mesure
Apprenez à concevoir une architecture MLOps/DataOps adaptée aux besoins spécifiques de votre organisation, garantissant une intégration fluide des processus.
Automatisation des pipelines
Maîtrisez l'automatisation des pipelines de données et de Machine Learning pour booster l'efficacité et la productivité au sein de vos projets.
Industrialisation du ML
Développez des compétences pour industrialiser le cycle de vie du Machine Learning, assurant qualité et fiabilité des modèles en production.
Optimisation des opérations
Optimisez les opérations Data/ML en production, réduisant les coûts tout en améliorant les performances grâce à des techniques avancées.
Entraînement distribué avancé
Explorez les méthodes d'entraînement distribué et d'optimisation de modèles Big Data, essentielles pour traiter des volumes de données importants.
Déploiement continu efficace
Apprenez à mettre en place un déploiement continu de modèles ML (CI/CD for ML), garantissant une mise à jour rapide et sans faille de vos solutions.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA.
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Financer Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA en situation
“Après la formation, il a conçu un pipeline de données automatisé qui a réduit le temps de traitement des données de plusieurs heures à quelques minutes.”
“Lors d'une réunion, il a présenté une architecture MLOps qui a permis d'optimiser les ressources et d'améliorer la fiabilité des modèles déployés.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
Questions fréquentes
Une question sur Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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