Intégrer le Machine Learning en production : bonnes pratiques MLOps | Formation professionnelle Laclasseditec

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Intégrer le Machine Learning en production : bonnes pratiques MLOps en fait partie.

Cette formation professionnelle s'adresse aux équipes techniques souhaitant industrialiser le déploiement de modèles de machine learning. Elle couvre les bonnes pratiques MLOps : gestion des données, versioning des modèles, automatisation des pipelines, monitoring des performances et conformité. Les participants apprendront à structurer des workflows reproductibles, à intégrer des outils open source et commerciaux, et à aligner les équipes Data Science et DevOps pour réduire les risques en production. L'approche combine théorie, études de cas réels et ateliers pratiques sur des environnements cloud et on-premise.

Objectifs

Programme

[{"module": "Fondamentaux du MLOps : pourquoi et comment", "content": "Définition du MLOps et distinction avec DevOps. Enjeux de la production de modèles : reprise, évolutivité, conformité. Présentation des 4 piliers du MLOps : automatisation, traçabilité, reproductibilité, collaboration. Cas d'usage réels illustrant les écueils à éviter. Positionnement des acteurs du marché (Azure ML, SageMaker, Kubeflow, Dataiku).", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Workflow complet d'un projet MLOps", "content": "Étapes clés : collecte des données, preprocessing, entraînement, validation, déploiement, monitoring. Détail des activités par rôle (Data Scientist, Data Engineer, DevOps). Bonnes pratiques pour la gestion des données et des modèles : versioning avec MLflow/DVC, documentation des expériences.

Modalités


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