Devenir Ingénieur Data : architectures et modèles d'apprentissage automatique : programme complet | Buzzeemedia

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Devenir Ingénieur Data : architectures et modèles d'apprentissage automatique en fait partie.

Cette formation professionnelle aborde deux axes complémentaires : d'abord, la conception et l'optimisation d'infrastructures data adaptées aux besoins métiers, avec un focus sur le stockage, le traitement distribué et la gestion des flux. Ensuite, elle détaille les méthodes d'entraînement des modèles d'apprentissage automatique, depuis la préparation des données jusqu'à leur déploiement en production. Les participants acquièrent des compétences opérationnelles pour piloter des projets data complexes, tout en intégrant les contraintes techniques et réglementaires actuelles. Des ateliers pratiques permettent d'appliquer directement ces concepts sur des cas concrets d'entreprise, garantissant une mise en œuvre immédiate des acquis.

Objectifs

• Comprendre les architectures d'infrastructures data adaptées aux volumes industriels", "Sélectionner et configurer des outils pour le stockage et le traitement distribué", "Maîtriser les étapes clés de l'entraînement des modèles d'IA", "Déployer des solutions d'IA en production avec des contraintes de performance", "Évaluer les coûts et la scalabilité des infrastructures data"]

Programme

[{"module": "Infrastructures Data : fondamentaux et optimisation", "content": "Présentation des architectures modernes (data lakes, data warehouses, systèmes distribués). Comparaison des solutions de stockage (S3, HDFS, BigQuery). Méthodes de traitement en temps réel (Kafka, Spark Streaming). Bonnes pratiques pour la gestion des flux massifs et la réduction des coûts d'infrastructure. Études de cas sur l'optimisation des pipelines data en entreprise.", "duration_hours": 3.5}, {"module": "Apprentissage Automatique : entraînements et déploiements", "content": "Cycle de vie d'un projet de machine learning : collecte, nettoyage, feature engineering. Sélection des algorithmes selon les cas d'usage (classification, régression, clustering). Outils pour l'entraînement distribué (TensorFlow, PyTorc

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).