AWS - Concevoir, déployer et surveiller un pipeline MLOps
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Concevoir et tester un modèle de ML (Machine Learning) sur AWS
- Concevoir et tester un pipeline MLOps robuste
- Déployer et automatiser votre pipeline MLOps de production et le passer à l'échelle
- Surveiller votre modèle de production et corriger les écarts.
| Tarif |
A partir de 3 800,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 3 800,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Fondamentaux
- Qu'est-ce qu'une donnée ?
- Cycle de vie d'une donnée
- Cycle de vie de la Data Science
- Evolution des analytiques
- Apports des analytiques et du Cloud
- Qu'est-ce qu'une organisation Data Driven ?
- Gouvernance et qualité des données
- Lean, Agilité et DevOps, MLOps appliqués aux données
- Conteneurisation et architectures micro-services
- Apports de MLOps
- Workflow de MLOps
- DevOps vs DataOps vs MLOps
- Machine Learning et opérations : briser le mur de la confusion
- Constituer et former une équipe MLOps
- Amazon SageMaker
- Amazon AI Services et AutoML
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Mise en pratique : création d'un pipeline MLOps simple
Mise en place de l'infrastructure et des outils
- Ingestion, exploration, et préparation des données dans AWS
- Apprentissage et optimisation du modèle avec SageMaker
- Déploiement de modèles avec SageMaker et AWS Lamba Functions
- Streaming Analytics et Machine Learning sur AWS
- AWS Infrastructure et hardware construit sur-mesure
- Réduire les coûts avec les Tags, Budgets et Alertes
Jour 2
Machine Learning automatisé
- Machine Learning automatisé avec SageMaker Autopilot
- Suivre les expérimentations avec SageMaker Autopilot
- Entraîner et déployer un classificateur de texte avec SageMaker Autopilot
- Machine Learning automatisé avec Amazon Comprehend
Ingérer des données dans le Cloud
- Requêter Amazon S3 Data Lake avec Amazon Athena
- Ingérer des nouvelles données en continu avec AWS Glue Crawler
- Construire un Lakehouse avec Amazon Redshift Spectrum
- Choisir entre Amazon Athena et Amazon Redshift
- Réduire les coûts et augmenter la performance
Jour 3
Explorer le jeu de données
- Outils pour explorer les données dans AWS
- Visualiser le Data Lake avec SageMaker Studio
- Requêter le Data Warehouse
- Créer des tableaux de bord avec Amazon QuickSight
- Détecter des problèmes de qualité avec SageMaker et Apache Spark
- Détection du biais dans notre jeu de données
- Détecter différents types de drift avec SageMaker Clarity
- Analyser les données avec AWS Glue DataBrew
- Réduire les coûts et augmenter la performance
Préparer le jeu de données pour l'apprentissage
- Réaliser la sélection de variables et l'ingénierie des attributs
- Passer la sélection de variable à l'échelle avec SageMaker Processing Jobs
- Partager les attributs avec d'autres utilisateurs avec SageMaker Feature Store
- Ingérer et transformer des données avec SageMaker Data Wrangler
- Suivre le "lineage" des artéfacts et expérimentations avec SageMaker
- Ingérer et transformer des données avec Glue DataBrew
Entraîner un premier modèle
- Comprendre l'infrastructure de SageMaker
- Déployer un modèle BERT pré-entraîné avec SageMaker JumpStart
- Développer un modèle SageMaker
- Architecture de BERT
- Entraîner BERT en partant de rien
- Affiner un modèle BERT pré-entraîné
- Créer le script d'apprentissage
- Lancer le script d'apprentissage à partir de SageMaker Notebook
- Evaluer les modèles
- Déboguer et profiler l'apprentissage avec SageMaker Debugger
- Interpréter et expliquer les prédictions des modèles
- Réduire les coûts et améliorer la performance
Jour 4
Entériner et optimiser des modèles à l'échelle
- Trouver automatiquement les meilleurs hyperparamètres
- Utiliser Warm Start pour des jobs supplémentaires d'optimisation des hyperparamètres
- Passer à l'échelle avec SageMaker Distributed Training
- Réduire les coûts et augmenter la performance
Déployer des modèles en production
- Choisir entre des prédictions batch et temps réel
- Prédictions en temps réel avec SageMaker Endpoints
- Passer automatiquement à l'échelle Endpoints avec CloudWatch
- Stratégies pour le déploiement de modèles nouveaux ou mis à jour
- Tester et comparer des nouveaux modèles
- Monitorer la performance et le drift
- Monitorer la qualité du modèle et des données
- Réaliser des prédictions batch avec SageMaker Batch Transform
- AWS Lambda Functions et Amazon API Gateway
- Optimiser et gérer des modèles sur le bord (edge)
- Déployer des modèles PyTorch avec TorchServe
- Inférence TensorFlow-BERT avec AWS Deep Java Library
- Réduire les coûts et augmenter les performances
Jour 5
Pipelines et MLOps
- Pipelines logiciels
- Pipelines de ML
- Orchestration de pipelines avec SageMaker Pipelines
- Automatisation avec SageMaker Pipelines
- Workflows avec "humain dans la boucle" (human-in-the-loop)
- Réduire les coûts et augmenter la performance
Analytiques en streaming et Machine Learning
- Apprentissage Online vs Offline
- Applications de streaming
- Requêtes fenêtres sur des données en streaming
- Classification avec Amazon Kinesis, AWS Lambda et Amazon SageMaker
- Implémenter l'ingestion de données en streaming avec Amazon Kinesis Data Firehose
- Analytiques en temps réel avec Streaming Analytics
- Mettre en place Amazon Kinesis Data Analytics
- Classification avec Apache Kafka, AWS Lambda et Amazon SageMaker
Meilleures pratiques de sécurité sur AWS
- Modèle de responsabilité partagée entre AWS et le client
- Appliquer AWS IAM
- Isoler les environnements de calcul et de réseau
- Sécuriser l'accès aux données Amazon S3
- Chiffrement au repos
- Chiffrement en transit
- Sécuriser les instances SageMaker Notebook
- Sécuriser SageMaker Studio
- Sécuriser SageMaker Jobs and Models
- Sécuriser Lake Formation
- Sécuriser Database Credentials avec AWS Secrets Manager
- Bonnes pratiques de gouvernance et d'auditabilité
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
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
Prérequis
Public
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Red Hat OpenStack Administration 2 – Configuration de l’infrastructure pour les administrateurs de cloud (avec présentation à l’examen EX210)
Proposé par ENI ServiceObjectifs de la formation
- Décrire l'architecture de Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform
- Installer Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform avec Packstack
- Déployer les instances
- Déployer manuellement les services Rabbit MQ et Keystone de Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform
- Déployer manuellement les services Swift et Glance de Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform
- Déployer manuellement les services de stockage, réseau de calcul et controleur Nova de Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform
- Ajouter un noeud de calcul supplémentaire
- Gérer les utilisateurs et les projets
- Déployer les services d'orchestration Heat et de mesure Ceilometer
- Utiliser Heat pour déployer et personnaliser des instances
| Tarif |
A partir de 3 924,00 € |
| Durée |
5j / 30h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Déployer une solution de Google Workspace pour votre organisation
- Mettre en place un domaine dans Google Workspace
- Comprendre et utiliser la console d’administration
- Administrer les différents profils d’utilisateurs et les organisations
- Administrer les différents services selon les différents profils d’utilisateurs
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- Gérer les espaces physiques de votre organisation (gestion de salles de réunions, bureaux…)
| Tarif |
A partir de 1 590,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Acquérir les compétences pour développer des programmes PL/SQL pour accéder aux bases Oracle et créer des procédures stockées et des fonctions pour une réuilisation maximale et une maintenance du code minimale et concevoir des applications modulaires avec des packages. Gérer la récupération des données pour les applications frontales et invoquer du SQL Dynamique natif pour créer du code de haut niveau.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3 jour(s) |
| Modes |
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Formation WebSphere Application Server V9 : Administration dans un environnement fédéré
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
After completing this course, you should be able to :
- Être capable de décrire les concepts architecturaux liés à WebSphere Application Server Network Deployment
- Apprendre à créer une instance de gestionnaire de déploiement
- Savoir fédérer un serveur d'applications à une cellule
- Comprendre cmment ajouter un serveur d'applications autonome à une cellule WebSphere Application Server
- Pouvoir mettre en cluster un serveur d'applications dans une cellule WebSphere Application Server
- Savoir configurer les paramètres de sécurité SSL de WebSphere Application Server
- Apprendre à déployer des applications dans des environnements en cluster
- Être capable de décrire les fonctionnalités de la gestion intelligente
| Tarif |
A partir de 1 480,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Appliquer les techniques de la conduite de projet lors de la conception des dispositifs de formation.
- Intégrer la multimodalité pour concevoir des parcours de formation adaptés.
- Mettre en œuvre des dispositifs de formation motivants et efficaces.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée |
2 jours (14 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Les équipements mobiles prennent une place de plus en plus incontournable dans la vie personnelle et professionnelle de chacun. Un concept émergent, comme le BYOD (Bring Your Own Device), traduit l'omniprésence des équipements mobiles dans notre quotidien et dans celui de l'entreprise. On est donc particulièrement exigeant avec « son » mobile ou « sa » tablette qu'il s'agisse d'applications grand public, métier, ou spécialisée. Cette formation ergonomie des interfaces tactiles vous expliquera les contraintes ergonomiques que doivent intégrer les développeurs et les graphistes d'une façon générale en zoomant tout particulièrement sur les spécificités du développement mobile et tablette. Juger l'ergonomie d'un site Web mobile ou d'une application en ne prenant en compte que l'aspect esthétique est une démarche trop simpliste et périlleuse. Cette formation ergonomie mobile vous permettra de disposer d'une culture d'ergonome et d'un cadre méthodologique global et rigoureux (charte graphique, navigation, guidage, esthétique, coût, robustesse, adaptabilité, performance, etc. ) qui vous permettra non seulement de concevoir des interfaces innovantes et de qualité professionnelle mais aussi de les auditer. La réussite de la communication doit revenir à vos applications et non aux utilisateurs.
| Tarif |
A partir de 1 860,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Installer et câbler les systèmes PowerStore
- Initialiser et déployer les systèmes PowerStore vers un état de stockage de production fonctionnel
- Administrer les ressources et services de stockage PowerStore
- Mettre à niveau du matériel et des logiciels du système PowerStore
- Effectuer des tâches de dépannage de base du système PowerStore.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Formation AWS : Opérations Cloud sur Amazon Web Services (cours officiel)
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
Concrètement à l'issue de cette formation AWS - Opérations système sur Amazon Web Services vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Utiliser les fonctionnalités d'Amazon EC2 pour mettre en service, surveiller, dimensionner et distribuer une infrastructure de calcul
- Créer des ressources Amazon Virtual Private Cloud (VPC) telles que des sous-réseaux, des listes de contrôle d'accès au réseau et des groupes de sécurité
- Sauvegarder des ressources stockées sur AWS et sur site à l'aide des services AWS
- Créer des sous-réseaux Amazon EC2-VPC
- Utiliser les mesures Amazon CloudWatch pour surveiller l'état de santé et l'utilisation des ressources AWS
- Utiliser AWS CloudFormation pour automatiser la mise en service et le déploiement de l'infrastructure
- Exploiter l'ajout de balises aux ressources pour répartir les coûts et optimiser la planification des ressources.
| Tarif |
A partir de 2 450,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les options de déploiement d'IBM MQ
- Planifier la mise en oeuvre d'IBM MQ On-Premise ou dans le Cloud
- Utiliser les commandes IBM MQ et IBM MQ Explorer pour créer et gérer des gestionnaires de file d'attente, des files d'attente et des canaux
- Utiliser les exemples de programmes et d'utilitaires IBM MQ pour tester le réseau IBM MQ
- Autoriser un gestionnaire de file d'attente à échanger des messages avec un autre gestionnaire de file d'attente
- Configurer les connexions des clients à un gestionnaire de files d'attente
- Utiliser un message de déclenchement et un moniteur de déclenchement pour lancer une application afin de traiter les messages
- Mettre en oeuvre des procédures de base de redémarrage et de récupération des gestionnaires de files d'attente
- Utiliser les outils de dépannage IBM MQ pour identifier la cause d'un problème dans le réseau IBM MQ
- Planifier et mettre en oeuvre les fonctions de sécurité de base d'IBM MQ
- Utiliser les messages de comptabilité et de statistiques pour surveiller les activités d'un système IBM MQ
- Définir et administrer un cluster simple de gestionnaires de files d'attente.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Savoir installer, configurer et administrer IBM Cognos Analytics.
À l'issue de cette formation Cognos Analytics Enterprise Administration, vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Savoir installer et configurer le logiciel IBM Cognos Analytics
- Mettre en œuvre la sécurité et administrer l'environnement du serveur
- Pouvoir effectuer la surveillance et l'ordonnancement des tâches
- Savoir gérer et déployer du contenu dans IBM Cognos Administration
- Réaliser des personnalisations complémentaires
| Tarif |
A partir de 1 500,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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