Formation DevOps pour la Data Science
DevOps pour la data science : conteneurs, CI/CD, infra as code et industrialisation des projets data et ML.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage, dans la limite des places disponibles.
La formation DevOps pour la data science vous apprend en 2 jours à appliquer les principes DevOps à vos projets data et machine learning. Vous comprenez les principes fondamentaux du DevOps appliqués aux projets data : automatisation, reproductibilité, collaboration, observabilité. Vous maîtrisez Git et GitHub/GitLab pour le versioning et la collaboration. Vous mettez en place des workflows d’intégration et déploiement continu (CI/CD) pour les scripts analytiques et modèles ML. Vous automatisez le traitement et l’orchestration des pipelines de données avec Apache Airflow. Vous déployez des modèles et analyses dans un environnement cloud (conteneurs Docker, Kubernetes, services managés). Vous appliquez les bonnes pratiques de surveillance et de monitoring des analyses et modèles en production. Idéale pour data scientists et data engineers visant la production.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les principes fondamentaux du DevOps appliqués aux projets data
- Maîtriser Git et GitHub/GitLab pour le versioning et la collaboration
- Mettre en place des workflows d'intégration et déploiement continu (CI/CD) pour les scripts analytiques et modèles ML
- Automatiser le traitement et l'orchestration des pipelines de données avec Apache Airflow
- Déployer des modèles et analyses dans un environnement cloud
- Appliquer les bonnes pratiques de surveillance et de monitoring des analyses et modèles en production
2 jours, 14 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Principes du DevOps, automatisation et CI/CD
• Introduction au DevOps appliqué à la data science
• Différences entre DevOps classique et MLOps / DataOps
• Git et GitHub/GitLab pour le versioning et la collaboration
• Conteneurisation avec Docker
• Mise en place de workflows d’intégration et déploiement continu (CI/CD)
• CI/CD pour les scripts analytiques et les modèles ML
2 Orchestration, déploiement cloud et monitoring
• Orchestration des pipelines avec Apache Airflow
• Gestion des environnements et des dépendances
• Déploiement de modèles et d’analyses dans le cloud
• Bonnes pratiques de mise en production
• Surveillance et monitoring des modèles en production
• Atelier : pipeline complet de bout en bout
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data scientist visant la mise en production
- Data engineer industrialisant des pipelines
- Ingénieur ML et ML engineer
Prérequis
- Bonne maîtrise de Python
- Bases de Git et de la ligne de commande Linux
- Notions de cloud appréciées
Modalités pédagogiques
- En présentiel à Paris ou à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 8 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance
- Formation non certifiante.
- Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
Inscription
- Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82.
- Vérification de vos objectifs et des prérequis, puis convention (entreprise) ou contrat (particulier).
- Convocation envoyée avant le démarrage.
- Inter : inscription jusqu'à la veille de la session, dans la limite des places.
- Intra : mise en place sous 3 semaines.
- OPCO : demande à déposer avant le début de la formation.
Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance.
- Adaptations étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de l'ensemble de nos formations dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 2 jours (14 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 8 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Bonne maîtrise de Python; Bases de Git et de la ligne de commande Linux; Notions de cloud appréciées.
Quelle est la différence entre DevOps, MLOps et DataOps ?
La formation clarifie ces notions : le DevOps classique vise le logiciel, le MLOps applique ces principes aux modèles de machine learning, et le DataOps aux pipelines de données.
Quels outils d'orchestration sont utilisés ?
La formation utilise Apache Airflow pour l'orchestration des pipelines, ainsi que Docker, Git et des outils de CI/CD pour l'industrialisation.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Cette formation DevOps pour la data science vous apprend en 3 jours à appliquer les principes DevOps à vos projets data et machine learning. Au programme : conteneurs Docker, orchestration, CI/CD, infrastructure as code, monitoring et bonnes pratiques MLOps. La formation s’appuie sur des ateliers progressifs pour industrialiser un pipeline de bout en bout. Idéale pour data scientists, data engineers et ingénieurs souhaitant livrer en production de façon fiable et reproductible.