Formation DataOps et MLOps : Pipelines de données et ML

Pourquoi se former à dataops et mlops

la gestion des cycles de vie des données et des modèles devient complexe. des déploiements manuels freinent l'agilité et la scalabilité des projets. l'intégration continue et le déploiement continu des modèles sont des défis récurrents. des boucles de feedback efficaces sont nécessaires pour améliorer la performance.

Repères de marché sur cloud / devops / infrastructure

Chiffres issus de nos 95 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 586 à 2 840 €
Durée moyenne: 3.8 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

concevoir des pipelines de données automatisés et robustes.
mettre en œuvre des pratiques DataOps pour la gestion des données.
déployer et gérer des modèles de machine learning en production (MLOps).
assurer le monitoring et la maintenance des modèles déployés.
choisir et intégrer des outils pertinents pour les workflows DataOps et MLOps.

Public concerné

ingénieur data
data scientist confirmé
architecte cloud
ingénieur DevOps
chef de projet technique

Programme type

Module 1 : Introduction à DataOps et MLOps

principes fondamentaux de DataOps et MLOps.
différences et synergies entre DataOps et DevOps.
enjeux de la qualité des données et de la reproductibilité des modèles.
vue d'ensemble des architectures DataOps et MLOps.

Module 2 : Ingénierie des données et DataOps

mise en place de pipelines d'ingestion et de transformation de données (ETL/ELT).
gestion des versions des schémas de données et des datasets.
automatisation des tests de données et des contrôles qualité.
orchestration des workflows de données avec Apache Airflow ou Dagster.

Module 3 : Déploiement et gestion des modèles (MLOps)

suivi des expérimentations et gestion des modèles avec MLflow ou DVC.
packaging et conteneurisation des modèles (Docker, Kubernetes).
déploiement continu des modèles via CI/CD.
gestion des versions des modèles et rollbacks.

Module 4 : Monitoring, maintenance et gouvernance

supervision des performances des modèles en production (dérive, biais).
mise en place d'alertes et de systèmes de retrain automatisés.
gouvernance des modèles et conformité réglementaire.
sécurité des pipelines MLOps.

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Prérequis

maîtrise des concepts de base du machine learning.
connaissance pratique d'un langage de programmation (Python recommandé).
familiarité avec les principes du cloud computing et de la ligne de commande.

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 2 800 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de formation sera délivrée à l'issue du parcours. cette formation est éligible aux dispositifs de financement professionnels.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils sont abordés durant la formation ?

nous couvrons des outils tels que Docker, Kubernetes, MLflow, DVC, Airflow et des plateformes cloud comme AWS SageMaker ou Azure ML.

›cette formation inclut-elle des exercices pratiques ?

oui, chaque module intègre des ateliers pratiques et des cas d'usage réels pour consolider les acquis.

›faut-il des connaissances spécifiques en DevOps ?

une familiarité avec les concepts DevOps est un avantage mais n'est pas strictement requise, les bases seront rappelées.

›comment s'organise l'évaluation des compétences ?

l'évaluation s'effectue par des exercices pratiques notés et un projet final permettant de valider les acquis.

Comment on sélectionne les organismes dataops et mlops

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
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