Cette formation comble le fossé entre les données brutes et les systèmes d’IA prêts à être déployés en production. En 2026, la valeur d’un modèle d’apprentissage automatique sera déterminée par la fiabilité des pipelines de données qui l’alimentent. Ce programme fera de vous un ingénieur prêt pour le MLOps, capable de mettre en place des architectures de données automatisées, évolutives et observables.

Vous commencerez par maîtriser le cycle de vie MLOps, en découvrant pourquoi le DevOps traditionnel ne suffit pas pour relever les défis spécifiques liés à la dérive des données et des modèles. Vous passerez ensuite au cœur technique du sujet : vous apprendrez à construire des pipelines ETL résilients à l’aide d’outils modernes tels que Pandas et Polars pour des ensembles de données de taille moyenne, avant de passer au traitement distribué avec Apache Spark et Dask. La formation met fortement l’accent sur le streaming en temps réel avec Apache Kafka et la mise en œuvre de Feature Stores pour résoudre le redoutable « décalage entre l’entraînement et la mise en production ». Enfin, vous intégrerez l’ensemble de ces éléments grâce à l’orchestration des workflows à l’aide d’Airflow et de Prefect, garantissant ainsi que vos flux de données ne sont pas seulement fonctionnels, mais également adaptés à la production, automatisés et entièrement surveillés. Points forts de la formation - Pile technologique conforme aux standards du secteur : expérience pratique avec Kafka, Spark, Airflow et les Feature Stores. - Approche axée sur la production : accent mis sur le CI/CD/CT (formation continue) et la gouvernance des données. - Travaux pratiques : chaque module se termine par un atelier pratique permettant d’enrichir votre portfolio professionnel. - Priorité à l’évolutivité : passage des scripts Python locaux à des architectures distribuées à l’échelle du cloud.