Devenir Ingénieur Data : architectures et modèles d'apprentissage automatique | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Devenir Ingénieur Data : architectures et modèles d'apprentissage automatique

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 pédagogiques

• 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

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Maîtrise des bases de la programmation (Python), connaissances en bases de données relationnelles ou NoSQL, expérience en gestion de projets techniques.
• Public visé : Professionnels techniques souhaitant approfondir leurs connaissances en infrastructures data et apprentissage automatique pour des applications industrielles.