Formation Data Science : Industrialisation avancée d'un projet de Data Science
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Data Science avancé, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Découvrir le découpage d’un projet de Machine Learning en différentes briques et les organiser
- Savoir construire l'architecture applicative d'un projet Data Science
- Déployer son application de Machine Learning en production et interagir avec
- Faire consommer des données chaque seconde à une application de Machine Learning
- Mesurer les performances de son application de Machine Learning
| Tarif |
A partir de 2 500,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 500,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Une fois que le code du projet de Data Science a été industrialisé, il reste encore un certain nombre d’étapes pour industrialiser le système au complet. Il s’agira notamment de mettre en place un mécanisme d’orchestration, mais aussi d’être capable de déployer régulièrement, et de suivre le comportement du système.
Cette formation Data Science avancé vous propose de découvrir les systèmes de Data Science industrialisés, et vous fait pratiquer les meilleures méthodes pour faire passer votre projet en production. Elle suit la formation Data Science : Industrialiser un projet de Data Science (OIDS), qui se concentre sur l'industrialisation première d'un projet de data science.
Programme
Jour 1
Introduction à la CI / CD
Les différents environnements nécessaires
L’intérêt de l’intégration continue et du déploiement continu
Les outils de CI / CD existants
Mise en pratique
Mettre en place un outil d’intégration continue
Pyramide de tests
Description des différents types de tests
Focus sur les tests d’intégrations et fonctionnels
Présentation de framework de tests
Cloud
Introduction au cloud et aux différents providers
Choix d’un cloud provider pour les travaux pratiques
Orchestration
Le besoin d’orchestration dans un système de Data Science
Présentation de différents orchestrateurs
Mise en pratique
Passer d’un script Python à une série de tâches orchestrées avec Airflow
Jour 2
Architecture
Patterns d’architecture technique pour favoriser la mise en production et la maintenabilité du projet
Identification des artefacts (modèles, données, code…)
Cycles de vie des artefacts
Déploiement
La démarche
Infrastructure as code
Exposition
Méthodes pour exposer un modèle de Data Science
Mise en pratique
Interagir avec un modèle existant
Jour 3
Mise en pratique
Passer d’un modèle one-shot à un modèle qui prédit toutes les secondes
À partir d’un flux de données disponibles, mettre en place les outils nécessaires pour faire une prédiction par seconde
Feedback loops
L’intérêt des boucles de feedback
Identifier les différentes boucles de feedbacks
Mettre en place les différentes boucles de feedbacks
Monitoring
L’enjeu du monitoring
Les indicateurs à suivre
Les pratiques pour mettre en place un monitoring utile tout en respectant les contraintes de SLA
Réentraînement des modèles
Choisir le bon moment pour réentraîner un modèle
Les stratégies à mettre en place pour s’assurer que le modèle en production est toujours pertinent
Bilan et clôture
Partage et retour d’expérience
Questions / réponses
Évaluation de la session
Prérequis
- d'avoir suivi la formation Data Science : Industrialiser un projet de Data Science (OIDS) ou de savoir packager et tester une application Python
- d'avoir suivi la formation Data Scientist : Les fondamentaux de la Data Science (OFDS) ou de savoir modéliser et développer un problème de Data Science simple
Public
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| Tarif |
A partir de 1 680,00 € |
| Durée |
2 jours |
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Objectifs de la formation
À l'issue de ce cursus Data Scientist, vous serez à même de maîtriser tous les tenants et aboutissants du Big Data grâce à l'assimilation des connaissances et compétences suivantes :
- Comprendre le vocabulaire des statisticiens et savoir effectuer des calculs récurrents
- Savoir situer la frontière entre statistiques et probabilités
- Savoir choisir le bon outil pour représenter vos études statistiques, et bien communiquer dessus
- Connaître les acteurs du Big Data et leur niveau d'interdépendance
- Connaître les spécificités d'une infrastructure Big Data : stockage de données, analyse, visualisation...
- Manipuler des données, des objets et programmer avec R
- Maîtriser les fonctionnalités plus avancées de R : packages, structrures de données, Rmarkdown, purr...
- Comprendre les différences entre apprentissage automatique supervisé, non supervisé et meta-apprentissage
- Maîtriser l’utilisation d’algorithmes d'auto-apprentissage adaptés à une solution d'analyse, et appliquer ces techniques à des projets Big Data
- Gérer, collecter, analyser et visualiser vos données
- Mettre en récit vos analyses pour les promouvoir en interne ou en externe
| Tarif |
A partir de 9 890,00 € |
| Durée |
19j / 133h |
| Modes |
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- Décrypter les règles fondamentales du droit de l'urbanisme
- Identifier et comparer les documents d'urbanisme
- Distinguer les étapes d'élaboration du dossier et de délivrance du permis de construire (PC) et du permis d'aménager (PA)
- Analyser les pièces d'un dossier de PC et d'un dossier de PA
| Tarif |
A partir de 4 193,00 € |
| Durée |
5 jours |
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Formation Parcours Maîtrise des risques pour la fonction HSE
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- Apprécier les responsabilités respectives des acteurs en santé-sécurité-environnement
- Construire son référentiel de veille et le tenir à jour
- Élaborer son formulaire d'audit et son plan d'actions pour évaluer et prévenir les risques HSE
- Concevoir un plan de communication y compris en cas de crise QSE
| Tarif |
A partir de 5 880,00 € |
| Durée |
9 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Dématérialisation vous serez capable de :
- Comprendre ce qu'est la dématérialisation et quels en sont les objectifs
- Mesurer les impacts d'un projet de dématérialisation sur l'entreprise
- Disposer d'une démarche méthodologique pour passer à l'immatériel
- Prendre connaissance des obligations légales.
| Tarif |
A partir de 1 660,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Préciser les obligations de l’entreprise en matière de financement de la formation
- Analyser la répartition budgétaire d'un plan de développement des compétences
- Rechercher les pratiques d'optimisation de son budget
- Organiser un plan d'actions individualisé
| Tarif |
A partir de 1 092,00 € |
| Durée |
1 jour |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Identifier la fonction, les finalités, le contenu et les effets du PLU
- Écrire et interpréter le PLU
- Analyser l’actualité législative, réglementaire et jurisprudentielle
| Tarif |
A partir de 1 585,00 € |
| Durée |
2 jours - 14 heures |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Identifier les clauses d'un licenciement économique
- Examiner les enjeux d'un Plan de Sauvegarde de l'Emploi (PSE)
- Gérer les modalités pour l'entreprise afin de limiter les risques de contentieux
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Concrètement, à l'issue de cette formation Ganttproject, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Maitriser les processus de gestion de projet à travers GanttProject
- Prendre GanttProject en main
- Créer et partager un plan de projet
- Créer et affecter les ressources
- Créer le diagramme de Gantt du projet
- Définir la planification de référence
- Saisir l'avancement du projet
- Partager les rapports des projets
| Tarif |
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| Durée |
2j / 14h |
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Objectifs de la formation
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