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Public concerné

Data scientists, Data analysts, ingénieurs Data, ingénieurs MLOps, statisticiens.

Prérequis

Avoir des connaissances en Machine Learning, en analyse de données ainsi qu'en Python.

Validez les prérequis

Afin de vérifier que vous disposez bien des prérequis nécessaires à cette formation, nous vous invitons à réaliser ce test.

Temps estimé : 4 minutes.

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Objectifs de formation

A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

  • Développer et maintenir un modèle de Machine Learning
  • Passer d'un modèle à sa production
  • Identifier les acteurs et le coût de l'industrialisation d'un projet Data Science.

Programme de votre formation

  1. #

    M2I START AVANT VOTRE FORMATION

    Contextualisation du projet de formation et prise en compte des besoins de chacun

    • Positionnement initial de l’apprenant par rapport aux objectifs
    • Définition des priorités et des objectifs personnels de l’apprenant
    • Vidéos de mise en situation
    • Accès au Chat interactif myM2i pour interagir avec les membres de son groupe
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  2. #

    M2I LIVE VOTRE FORMATION ANIMÉE PAR NOTRE EXPERT ¹

    Programme

    Jour 1

    Introduction

    • L'ère de la Data Science
    • Les acteurs dans un projet Data Science
    • Le cycle d'un projet Data Science
    • L'environnement technique d'un projet Data Science POC (Proof Of Concept), POV (Proof Of Value), production

    Cycle de vie d'un projet de Data Science

    • Evaluer le projet
    • Tester son code
    • Rendre son code déployable
    • Gérer les versions
    • Le plan de déploiement
    • Plan de monitoring et de maintenance
    • Production des rapports
    • Documentation de l'expérience

    Pourquoi Kubeflow

    • Le déploiement dans le Cloud
    • Machine Learning Operations (MLOps)
    • Training, Tuning et Serving sur les plateformes d'Intelligence Artificielle (IA)
    • Kubeflow : une plateforme de choix de ML et MLOps

    Prise en main de Kubeflow

    • Aperçu de Kubeflow
    • Configuration de l'environnement Kubeflow
    • Options de déploiement de Kubeflow
    • Configuration de Kubeflow sur Google Cloud Platform (GCP)
    • Composants de Kubeflow
    • Introduction à Docker
    • Pourquoi Kubernetes ?
      • Introduction à Kubernetes
      • Composants de base de Kubernetes

    Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

    • Apprentissage d'un modèle de reconnaissance de caractères avec Kubeflow

    Jour 2

    Optimisation et déploiement d'un modèle Kubeflow

    • Construire un modèle d'apprentissage automatique sur Kubeflow
      • Processus de développement du modèle et défis
      • Kubeflow Notebook
      • Les métadonnées
      • Training distribué
      • Optimisation des hyperparamètres avec Katib
    • Serving sous Kubeflow
    • Construire un pipeline d'apprentissage automatique à l'aide de Kubeflow pipeline

    Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

    • Apprentissage, optimisation et serving d'un modèle avec Kubeflow
    • Déploiement du modèle grâce à un pipeline automatisé avec Kubeflow

    Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.

    m2i_live_logo
  3. #

    M2I BOOST APRÈS VOTRE FORMATION

    Réactivation et consolidation des acquis en situation de travail

    • 30 jours d’accompagnement personnalisé sur myM2i inclus ²
    • Ressources Boosters (Abonnement au M2i’Mag Soft Skills, formations offertes, invitations aux conférences d’actualité…)
    m2i_boost_logo
  1. ¹ Les actions et les outils présentés dans ce programme le sont à titre indicatif et peuvent faire l’objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants. Les compétences clés de ce programme sont traitées à raison d'une compétence par demi-journée de formation.
  2. ² Sur myM2i, pendant 30 jours post-fin de formation, les apprenants disposent d’une messagerie sécurisée pour échanger, dans la limite de 4 sollicitations, avec leur formateur.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).

Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).

Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :

  • Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
  • Supports de cours et exercices

En cas de formation intra sur site externe à M2I, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel

** ratio variable selon le cours suivi

Modalités d’évaluation des acquis

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation

Accessibilité de la formation

Le groupe M2I s'engage pour faciliter l'accessibilité de ses formations. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap : les détails de l'accueil des personnes sont consultables sur la page Politique Handicap.

Modalités et délais d’accès à la formation

Les formations M2I sont disponibles selon les modalités proposées sur la page programme. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ce délai est porté à 11 jours ouvrés.

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