Ingénieur Machine Learning en entreprise : concevoir et déployer des modèles opérationnels | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Ingénieur Machine Learning en entreprise : concevoir et déployer des modèles opérationnels

Cette formation vise à former des professionnels capables de transformer des données en solutions prédictives actionnables. Les participants apprendront à identifier des cas d’usage pertinents, concevoir des pipelines de données, sélectionner des architectures adaptées et déployer des modèles en production. L’approche pédagogique combine théorie et exercices pratiques sur des jeux de données réels, avec un accent sur l’efficacité opérationnelle et l’intégration aux processus métiers. À l’issue de la formation, les participants seront en mesure de mener des projets de ML de bout en bout, en respectant les contraintes techniques, éthiques et réglementaires.

Objectifs pédagogiques

• Maîtriser les étapes clés de conception d’un modèle de Machine Learning
• Savoir sélectionner et préparer des données adaptées à un cas d’usage métier
• Comprendre les architectures et algorithmes adaptés aux besoins spécifiques
• Savoir industrialiser un modèle et l’intégrer dans un écosystème existant
• Évaluer la performance et l’impact d’un modèle en conditions réelles

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Expérience en programmation (Python), connaissance des bases de données et des statistiques. Idéalement, expérience en analyse de données ou projets liés à l’IA.
• Public visé : Professionnels souhaitant acquérir une expertise opérationnelle en Machine Learning pour répondre à des besoins métiers concrets.