Industrialiser les projets Data Science avec Kubeflow
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 :
- Développer et maintenir un modèle de Machine Learning
- Passer d'un modèle à sa production
- Identifier les acteurs et le coût de l'industrialisation d'un projet Data Science.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Introduction
- L'ère de la Data Science
- Les acteurs dans un projet Data Science
- Le cycle d'un projet Data Science
- L'environnement technique d'un projet Data Science POC (Proof Of Concept), POV (Proof Of Value), production
Cycle de vie d'un projet de Data Science
- Evaluer le projet
- Tester son code
- Rendre son code déployable
- Gérer les versions
- Le plan de déploiement
- Plan de monitoring et de maintenance
- Production des rapports
- Documentation de l'expérience
Pourquoi Kubeflow
- Le déploiement dans le Cloud
- Machine Learning Operations (MLOps)
- Training, Tuning et Serving sur les plateformes d'Intelligence Artificielle (IA)
- Kubeflow : une plateforme de choix de ML et MLOps
Prise en main de Kubeflow
- Aperçu de Kubeflow
- Configuration de l'environnement Kubeflow
- Options de déploiement de Kubeflow
- Configuration de Kubeflow sur Google Cloud Platform (GCP)
- Composants de Kubeflow
- Introduction à Docker
- Pourquoi Kubernetes ?
- Introduction à Kubernetes
- Composants de base de Kubernetes
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Apprentissage d'un modèle de reconnaissance de caractères avec Kubeflow
Jour 2
Optimisation et déploiement d'un modèle Kubeflow
- Construire un modèle d'apprentissage automatique sur Kubeflow
- Processus de développement du modèle et défis
- Kubeflow Notebook
- Les métadonnées
- Training distribué
- Optimisation des hyperparamètres avec Katib
- Serving sous Kubeflow
- Construire un pipeline d'apprentissage automatique à l'aide de Kubeflow pipeline
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Apprentissage, optimisation et serving d'un modèle avec Kubeflow
- Déploiement du modèle grâce à un pipeline automatisé avec Kubeflow
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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Objectifs de la formation
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- Intégrer reporting en International Financial Reporting Standards (IFRS).
- S'initier à la normalisation du reporting RSE.
| Tarif |
A partir de 1 530,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre les enjeux d’un référentiel de code source pour le travail en équipe sur les projets logiciels
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- Utiliser Git au quotidien
- Utiliser Git dans un environnement de développement
- Gérer les modifications de code, ainsi que les conflits qui peuvent en résulter
- Travailler avec les branches et réaliser des opérations de fusion
- Gérer les permissions sur les projets
| Tarif |
A partir de 990,00 € |
| Durée |
16 heures |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Communiquer le projet grâce au rendu immersif en temps réel. Créer des vidéos et des animations de projets d’architecture
-
À l'issue de la formation, la stagiaire sera capable de :
- Créer et communiquer rapidement des vidéos et des rendus de grande qualité.
- Mettre à jour très rapidement le modèle Twinmotion pour donner suite à des modifications de projets.
| Tarif |
A partir de 380,00 € |
| Durée |
1 jour(s) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Créer des projets à partir de Captivate et les publier.
| Tarif |
A partir de 1 830,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Formation Portefeuille projets : Elaborer et gérer un portefeuille de projets SI
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
Concrètement cette formation Portefeuille projets, vous aurez acquis les connaissances et compétences néessaires pour :
- Identifier les spécificités du pilotage d'un portefeuille de projets
- Comprendre comment attribuer les ressources en fonction des contraintes de chaque projet
- Savoir piloter plusieurs projets selon des indicateurs d'objectifs et des indicateurs de performance
- Disposer des éléments clés dans le management des compétences pour favoriser l'atteinte des objectifs
- Être capable de mettre en oeuvre des tableaux de bord pertinents pour le suivi multi projets nécessaires à la prise de décision
| Tarif |
A partir de 1 820,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Elargir vos compétences sur Illustrator
- Utiliser la 3D
- Structurer des projets complexes
- Optimiser la vectorisation d'images bitmap
- Créer des symboles, des dégradés de formes et des graphiques.
| Tarif |
A partir de 1 380,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Microsoft 365 - Gérer un projet collaboratif avec les outils 365
Proposé par CIT FORMATION INFORMATIQUEObjectifs de la formation
Tout utilisateur de Microsoft 365 qui souhaite maitriser les outils collaboratifs Teams, Planner, One Notes, Lists et Forms pour gérer, organiser et suivre le travail collaboratif d’une équipe autour d’un projet.
À l'issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
- Gérer des équipes Teams
- Gérer des projets d’équipe et les suivre avec Planner
- Intégrer des notes One Note et des formulaires Forms à un projet d’équipe
- Stocker et gérer des données avec Microsoft Lists
| Tarif |
A partir de 900,00 € |
| Durée |
2 jour(s) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre la datavisualisation et l’analyse de la donnée
- Prendre en main Tableau Desktop
- Réaliser des tableaux de bord
- Être capable de convaincre par le Data Storytelling
| Tarif |
A partir de 1 590,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Formation Machine Learning et Data Science : déployer, monitorer et gérer des modèles en production
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation Machine Learning et Data science vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Définir les pré-requis, une mise en production ainsi que le monitoring des modèles pour un déploiement dès la phase de cadrage du projet data
- Choisir les outils et les technologies adaptés à votre environnement IT et aux contraintes du projet (compétences techniques, budget, maintenabilité) grâce à un aperçu des principaux outils
- Déployer des modèles de data science et de machine learning en production
- Mettre en place le monitoring des modèles
- Entraîner les modèles de façon continue (retrain, re-scores, re-validates)
- Mesurer le drift des modèles (automated model checking)
- Remplacer l'ancien modèle en production par le nouveau modèle amélioré
- Savoir mettre en place l'intégration continue
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les différents composants qui constituent la fédération HPE SimpliVity
- Distinguer la différence entre les fédérations HPE SimpliVity peer-managed et centrally-managed
- Identifier quelle donnée VM est sauvegardée à travers les clusters HPE SimpliVity
- Créer les Data Stores et exécuter les différentes tâches associées aux Data Stores SimpliVity
- Expliquer les différentes opérations de SimpliVity comme le clonage et le déplacement de VM
- Créer des backups manuellement et basés sur des politiques et les utiliser pour une restauration
- Configurer des stocks externes pour un backup secondaire
- Exécuter des tâches basiques de support sur la fédération HPE SimpliVity
- Utiliser RapiDR pour réduire les interruptions de services grâce à une automatisation de la restauration du site à distance.
| Tarif |
A partir de 1 680,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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