Formation Déployer et Superviser un Pipeline MLOps sur Microsoft Azure

01.Introduction au MLOps et DataOps sur Azure

02.Environnement Azure Machine Learning (Azure ML)

• —Création et configuration d'un espace de travail Azure ML.
• —Rôles et permissions pour le MLOps.
• —Intégration avec Azure DevOps et GitHub.

03.Ingestion et préparation des données pour le Big Data

• —Connexion aux sources de données Big Data (ADLS Gen2, Blob Storage).
• —Utilisation d'Azure Data Factory pour l'ingestion.
• —Préparation et nettoyage des données avec Azure Databricks/Spark.

04.Entraînement et gestion des modèles avec Azure ML

• —Entraînement de modèles ML à l'aide d'Azure ML SDK.
• —Suivi des expériences et métriques (MLflow).
• —Enregistrement et versioning des modèles.

05.Construction de pipelines ML reproductibles

06.Déploiement de modèles en production

• —Déploiement de modèles avec Azure Kubernetes Service (AKS).
• —Déploiement sur Azure Container Instances (ACI).
• —Gestion des endpoints d'inférence (online/batch).

07.Intégration continue et livraison continue (CI/CD) pour MLOps

• —Mise en place de CI/CD avec Azure DevOps Pipelines.
• —Automatisation de l'entraînement et du déploiement de modèles.
• —Stratégies de déploiement (bleu/vert, Canary).

08.Surveillance et monitoring des modèles

• —Surveillance de la performance des modèles en production.
• —Détection de dérives de données et de modèles.
• —Utilisation d'Azure Monitor et Application Insights.

09.Gouvernance des modèles et traçabilité

10.Sécurité et contrôle d'accès dans MLOps sur Azure

• —Gestion des identités et des accès (Azure AD, RBAC).
• —Sécurisation des données et des pipelines.
• —Bonnes pratiques de sécurité MLOps.

11.Optimisation des coûts et performances

12.Cas pratiques et bonnes pratiques MLOps/DataOps

• —Étude de cas sur un pipeline MLOps complet.
• —Bonnes pratiques DataOps pour la qualité des données.
• —Résolution de problèmes courants en MLOps.
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• —*Compétences :**