Industrialiser un projet de Data Science par MLOps : méthodes et outils | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Industrialiser un projet de Data Science par MLOps : méthodes et outils

Cette formation présente une approche structurée pour transformer un projet de Data Science en solution industrialisée via le MLOps. Les participants découvrent les bonnes pratiques, les outils adaptés et les étapes de mise en production. L’objectif est de réduire les délais de déploiement, améliorer la fiabilité des modèles et faciliter leur maintenance. Une partie importante est consacrée à l’intégration des contraintes métiers et techniques des équipes data. Aucun prérequis en programmation avancée n’est nécessaire, mais une compréhension des bases de la Data Science est recommandée.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les principes du MLOps et ses avantages pour l’entreprise
• Identifier les étapes clés pour industrialiser un projet de Data Science
• Sélectionner les outils adaptés à son contexte (MLflow, Kubeflow, Airflow, etc.)
• Mettre en place un pipeline automatisé de validation et déploiement
• Évaluer et maintenir la performance des modèles en production

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Connaissances en Data Science (bases de modèles, validation) et intérêt pour les processus de production. Maîtrise basique d’un langage de programmation (Python recommandé) facilitera la mise en pratique.
• Public visé : Professionnels souhaitant industrialiser un projet de Data Science et déployer des solutions IA reproductibles et maintenables.