DataOps pour l'IA : Gérer vos données efficacement

Pourquoi se former à gestion des données pour l'ia (dataops)

une erreur dans un jeu de données peut invalider un modèle d'IA entier. la préparation des données représente une part significative du temps de projet. l'industrialisation des pipelines de données est un défi récurrent. la collaboration entre les équipes data et MLOps nécessite des processus clairs.

Repères de marché sur intelligence artificielle

Chiffres issus de nos 153 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 452 à 3 030 €
Durée moyenne: 3.8 jours
Parcours certifiants: 97 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

concevoir des pipelines de données robustes pour l'IA
appliquer les principes DataOps à la gestion de la qualité des données
mettre en œuvre des stratégies de versioning et de traçabilité des datasets
automatiser les flux de traitement et de validation des données
optimiser la gouvernance des données pour les projets d'intelligence artificielle

Public concerné

ingénieurs data
architectes de données
data scientists souhaitant industrialiser leurs projets
chefs de projet IA

Programme type

Module 1 : Introduction au DataOps et enjeux pour l'IA

définition et principes du DataOps
spécificités de la gestion des données pour l'apprentissage automatique
cycle de vie des données en IA : de la collecte au déploiement
impact de la qualité des données sur la performance des modèles

Module 2 : Architectures et outils DataOps

présentation des architectures de pipeline de données (batch, streaming)
outils d'ingestion et de transformation (Apache Kafka, Apache Flink, DataFlow)
solutions de stockage optimisées pour l'IA (datalakes, feature stores)
plateformes d'orchestration (Airflow, Kubeflow)

Module 3 : Qualité, gouvernance et sécurité des données

méthodes de profilage et de nettoyage des données
mise en place de règles de validation et de monitoring
stratégies de versioning et de lineage (DVC, MLflow Data)
principes de sécurité et de conformité (RGPD) appliqués aux données d'IA

Module 4 : Industrialisation et monitoring des pipelines DataOps

automatisation des tests et des déploiements (CI/CD pour les données)
supervision des performances des pipelines et des modèles
gestion des erreurs et reprise sur incident
collaboration DataOps et MLOps

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Prérequis

connaissances solides en manipulation de données (SQL, Python/R)
notions fondamentales d'intelligence artificielle ou de machine learning
expérience avec des outils de gestion de version (Git)

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 500 € à 2 800 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
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 fin de formation sera délivrée, validant les compétences acquises. cette formation est éligible à un financement par les dispositifs de formation professionnelle continue.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils seront abordés durant la formation ?

nous aborderons des outils tels qu'Apache Airflow, DVC, MLflow Data, ainsi que des concepts liés aux datalakes et feature stores.

›est-il nécessaire de posséder des compétences en programmation ?

oui, des connaissances en Python et SQL sont requises pour suivre efficacement les modules pratiques.

›quel est le nombre de participants maximum par session ?

le nombre de participants est limité à 10 afin d'assurer un accompagnement personnalisé.

›cette formation inclut-elle des études de cas réels ?

oui, plusieurs études de cas basées sur des scénarios industriels concrets seront analysées.

Comment on sélectionne les organismes gestion des données pour l'ia (dataops)

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

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réponse sous 48h ouvrées
partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
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