Formation Industrialisation d’un Projet Data en Python
Passez du notebook à la production : industrialisez vos projets data Python avec packaging, tests, CI/CD et MLOps.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage.
La formation industrialisation d’un projet data en Python aide les équipes data à sortir du notebook et à livrer du code prêt pour la production. Sur 3 jours, vous découvrez les techniques de software engineering appliquées à la data science : structuration de projet, packaging, écriture de tests, gestion de versions, intégration continue. Vous créez une version packagée et testée d’un modèle simple, puis vous réalisez les différentes étapes d’une mise en production : sérialisation, exposition via API, conteneurisation, supervision. La formation s’appuie sur des ateliers progressifs autour d’un cas concret. Idéale pour data scientists, data engineers ou développeurs souhaitant adopter les bonnes pratiques du développement logiciel appliquées à la data.
Objectifs pédagogiques
- Découvrir les techniques de software engineering appliquées à la data science
- Créer une version packagée et testée d'un modèle simple
- Réaliser les différentes étapes d'une mise en production d'un modèle de data science
3 jours, 21 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Software engineering pour la data science
• Techniques de software engineering appliquées à la data science
• Structuration d’un projet Python : organisation, modules, environnements
• Gestion de versions avec Git et bonnes pratiques de code
• Qualité de code : linting, formatage, typage
2 Packaging, tests et reproductibilité
• Packaging d’un projet Python
• Écriture de tests unitaires et d’intégration
• Création d’une version packagée et testée d’un modèle simple
• Gestion des dépendances et reproductibilité des environnements
3 Mise en production d'un modèle de data science
• Étapes d’une mise en production d’un modèle
• Sérialisation et exposition d’un modèle via une API
• Conteneurisation avec Docker
• Intégration continue et déploiement (CI/CD)
• Supervision et bonnes pratiques MLOps
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data scientist souhaitant mettre ses modèles en production
- Data engineer responsable du déploiement de projets data
- Développeur Python intervenant sur des projets data
Prérequis
- Bonne maîtrise de Python
- Pratique de pandas et scikit-learn ou équivalent
- Connaissance basique de Git appréciée
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 (manipulation de DataFrames, visualisation) 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.
Une formation finançable
Cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier.
OPCO — Prise en charge par votre opérateur de compétences au titre du plan de développement des compétences de votre entreprise.
Plan de développement — Inscription dans le plan de formation de votre entreprise, en direct avec votre service RH ou formation.
Financement personnel — Tarifs adaptés pour les indépendants et auto-entrepreneurs, paiement en plusieurs fois possible.
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 3 jours (21 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 7 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; Pratique de pandas et scikit-learn ou équivalent; Connaissance basique de Git appréciée.
Cette formation est-elle une introduction au MLOps ?
Elle pose les fondations du MLOps : packaging, tests, CI/CD, conteneurisation et exposition de modèles via API. Elle est idéale pour passer du notebook à un code prêt pour la production.
Faut-il déjà avoir déployé des modèles pour la suivre ?
Non, mais une bonne maîtrise de Python et une pratique de pandas et scikit-learn sont nécessaires. La formation part des bonnes pratiques de structuration de projet.
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 industrialisation d’un projet data en Python aide les équipes à sortir des notebooks et à livrer du code prêt pour la production. Sur 3 jours, vous structurez un projet Python, écrivez des tests, packagez votre code, mettez en place une intégration continue et déployez des modèles ou pipelines. Idéale pour data scientists, data engineers ou développeurs souhaitant adopter les bonnes pratiques du développement logiciel appliquées à la data.