Se former en Ingénieur Data : Maîtrise des infrastructures et du Machine Learning | webpaper

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Ingénieur Data : Maîtrise des infrastructures et du Machine Learning répond à ce besoin.

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

• 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

[{"module": "Architecture data et mise en œuvre du Machine Learning", "content": "Présentation des concepts d’infrastructure data, dimensionnement des clusters, gestion des flux (Kafka, Spark). Atelier pratique de construction d’un pipeline ETL. Introduction aux algorithmes de machine learning, préparation des données, entraînement avec TensorFlow, validation et déploiement automatisé via Airflow. Discussion sur la gouvernance, la conformité et la maintenance des modèles en production.", "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).