MLOPS

Formateur : Arthur Cartel Foahom Gouabou

Cette formation complète en MLOps vous permettra d’acquérir les compétences essentielles pour industrialiser, déployer et maintenir des modèles de Machine Learning en environnement professionnel.

À travers un projet fil rouge de prédiction du désabonnement client (Customer Churn Prediction), vous découvrirez les bonnes pratiques utilisées par les équipes Data et MLOps pour gérer l’ensemble du cycle de vie d’un modèle, depuis l’ingestion des données jusqu’au déploiement en production.

Au cours de cette formation, vous apprendrez à :

• Comprendre les fondamentaux du MLOps et le cycle de vie d’un projet Machine Learning.
• Structurer efficacement un projet de Data Science et construire des pipelines ML modulaires.
• Mettre en place le suivi des expérimentations avec MLflow.
• Versionner les modèles, gérer leur cycle de vie et préparer leur mise en production.
• Utiliser DVC (Data Version Control) pour versionner et collaborer sur les données.
• Conteneuriser des applications Machine Learning avec Docker.
• Développer et exposer un modèle via une API avec FastAPI.
• Concevoir une interface utilisateur interactive avec Streamlit.
• Déployer une application complète en utilisant Docker Compose.
• Adopter les bonnes pratiques d’industrialisation des projets IA et Data Science.

Cette formation est destinée aux Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers, Développeurs, DevOps Engineers, ainsi qu’à toute personne souhaitant maîtriser les outils et méthodologies modernes de déploiement et d’exploitation des modèles de Machine Learning.

À l’issue de la formation, vous serez capable de construire une chaîne MLOps complète, reproductible et prête pour un environnement de production, en utilisant les outils les plus demandés du marché.