Industrialisation des modèles de Data Science : du prototype à la production — Financement OPCO possible | Gopened

Industrialisation des modèles de Data Science : du prototype à la production propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation aborde les défis concrets de la mise en production des projets de Data Science. Elle couvre l'automatisation des pipelines, la gestion des versions des modèles, la surveillance des performances en temps réel et l'intégration continue des mises à jour. Les participants apprendront à structurer leurs processus pour réduire les délais de déploiement et garantir la fiabilité des solutions. La pédagogie repose sur des études de cas réels et des ateliers pratiques encadrés par des experts de l'IA industrielle.

Objectifs

• Comprendre les enjeux et les étapes d'une industrialisation réussie de modèles ML", "Maîtriser les outils et frameworks pour automatiser les pipelines de Data Science", "Savoir surveiller et maintenir la performance des modèles en production", "Apprendre à gérer les versions et les déploiements sans interruption de service", "Savoir organiser une équipe pour une collaboration efficace entre Data Science et DevOps"]

Programme

[{"module": "Industrialisation des projets de Data Science : méthodes et outils", "content": "Introduction aux principes de l'industrialisation en ML : de la preuve de concept à la production. Présentation des frameworks clés (MLflow, Kubeflow, Airflow). Configuration d'un pipeline d'entraînement et de validation automatisé. Utilisation de conteneurs Docker pour la reproductibilité. Déploiement de modèles avec FastAPI et Flask. Surveillance des performances via des tableaux de bord personnalisés. Gestion des versions avec Git et DVC. Bonnes pratiques pour la documentation et le transfert de connaissances.", "duration_hours": 7}]

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).