Maîtriser Intégrer le Machine Learning en production : bonnes pratiques MLOps | Guihl
Le programme **Intégrer le Machine Learning en production : bonnes pratiques MLOps** a été conçu pour des professionnels en poste.
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
- Comprendre les enjeux du MLOps pour la fiabilité et la scalabilité des modèles", "Maîtriser les processus clés : versioning, CI/CD, monitoring", "Savoir choisir et configurer des outils adaptés à son contexte", "Automatiser le déploiement et la gestion des modèles", "Évaluer et maintenir la performance des modèles en production"]
## 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
- **Durée** : 1 jour (7 heures)
- **Format** : presentiel
- **Tarif** : Sur devis , finançable OPCO
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Cette formation est dispensée par [BusinessDigital.fr](https://businessdigital.fr/catalogue-formations/data-et-analyse/integrer-le-machine-learning-en-production-bonnes-pratiques-mlops), organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).