Ingénieur Data : Maîtrise des infrastructures et du Machine Learning | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr
Ingénieur Data : Maîtrise des infrastructures et du Machine Learning
En une journée intensive, les participants découvrent les principes fondamentaux de la construction d’infrastructures data fiables, incluant le dimensionnement des clusters, la gestion des flux de données et la sécurisation des accès. Le programme aborde ensuite les étapes clés du machine learning appliqué aux données d’entreprise : préparation des jeux de données, sélection d’algorithmes, entraînement, validation et mise en production. Des ateliers pratiques illustrent l’utilisation d’outils open source tels que Apache Spark, Kafka et TensorFlow, ainsi que les bonnes pratiques d’orchestration avec Airflow. Les apprenants apprennent à aligner les exigences métier avec les contraintes techniques, à garantir la traçabilité des modèles et à assurer la conformité aux normes de gouvernance des données. À l’issue de la formation, chaque participant possède les compétences nécessaires pour concevoir, déployer et piloter des pipelines data‑ML répondant aux besoins industriels, tout en assurant la scalabilité et la sécurité du système.
Objectifs pédagogiques
- Concevoir une architecture data adaptée aux volumes et aux exigences de performance.
- Mettre en place des pipelines d’ingestion et de transformation de données fiables.
- Développer et valider des modèles de machine learning sur des jeux de données réels.
- Automatiser le déploiement des modèles en production avec des outils d’orchestration.
- Assurer la gouvernance, la traçabilité et la sécurité des données et des modèles.
Programme
Informations pratiques
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Prix : Sur devis , finançable OPCO
- Prérequis : Connaissances de base en programmation Python et notions de bases de données.
- Public visé : Professionnels souhaitant renforcer leurs compétences en infrastructure data et en apprentissage automatique pour répondre aux enjeux industriels.