Formation Industrialisation d'un Projet Data en Python
Présentation de la Formation Industrialisation d'un Projet Data en Python
Vous êtes data scientist, data analyst ou développeur et souhaitez franchir le cap de l'industrialisation de vos projets data ? Cette formation vous apporte les compétences et les bonnes pratiques nécessaires pour déployer vos modèles en production de manière robuste et efficace.
Durant ces trois jours intensifs, vous apprendrez à :
- Maîtriser les outils de versioning et de collaboration avec Git.
- Mettre en place des pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour automatiser vos workflows.
- Utiliser des linters et des outils de vérification de code pour garantir la qualité et la maintenabilité de vos projets.
- Comprendre les principes de la containerisation (Docker) et du déploiement sur des environnements de production.
Un apprentissage pratique et immersif :
Chaque concept est abordé à travers des exercices et des cas d’usage réels, afin que vous puissiez appliquer immédiatement les techniques d’industrialisation à vos projets Python.
Une formation en petits groupes :
Pour favoriser les échanges et garantir un suivi personnalisé, chaque session est limitée à 7 participants maximum.
Inscrivez-vous dès maintenant et transformez vos projets data en applications performantes et fiables, prêtes à être déployées en production.
Programme détaillé de la Formation projet python
Objectifs
- 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
Organisation de la formation Industrialisation d'un Projet Data en Python
Durant ces journées, nous nous concentrons sur des applications pratiques pour maîtriser les concepts liés à l'industrialisation.
Jour 1
- Qu'est-ce que l'industrialisation ?
- Quelles sont les grandes thématiques de l'industrialisation d'un projet ?
- Pourquoi et pour qui industrialiser ?
- Le version control, et les outils qui l'entourent (Gitlab, Github)
- Découverte des principes de clean code
- Application des différentes règles dans le contexte d'une MR
- Écriture d'un code en suivant des standards de qualité élevés
- Application des principes de clean code aux notebooks
- Découverte des outils de vérification statique
- Utilisation d'un linter
- Utilisation du typage statique
- Les différents types de tests, et leur application au contexte de la data science
- Écriture d'un test unitaire, intégration et e2e
- Application des principes du testing à la thématique ML
- Écriture d'un pipeline CI / CD lançant plusieurs types de test
- Les outils de documentation et leur principe
- Documentation automatique du code avec Sphinx
- La documentation comme substitut à la revue scientifique à partir d'outils collaboratifs tels que Slite
- Découverte du processus de recette d'un algorithme
- Mise en production d'un algorithme
- Rédaction et application d'un processus de recette d'un algorithme
- Description du principe d'itération
- Suivi de la qualité et monitoring des performances d'un algorithme
- Mise en production et dockerisation d'un projet
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.
Quels profils et quels prérequis pour la formation
Profils :
- Data analyst et data scientist désirant acquérir des compétences en industrialisation
- Développeur Python souhaitant accompagner la mise en production de modèles
Prérequis :
- Connaissances de base en traitement de données (statistique et
tables de données) - Connaissances de base du langage Python
Les outils
Lors de cette formation, nous utiliserons différents outils liés aux environnements python et au principes de développement : VSCode, Git, Jupyter... Le support sera disponible sous forme de Jupyter notebooks.
Les participants auront accès à un environnement de développement durant la formation et à la suite de la formation afin de pratiquer sans avoir à installer tous les outils sur leurs machines.
Le formateur
Votre formateur Pierre est entrepreneur dans le domaine de la technologie et directeur technique.
Il a dirigé des équipes techniques avec des profils et compétences très variées, et possède une vision large des problématiques de traitement de données dans de multiples contextes.
En parallèle de ses projets entrepreneuriaux, il dédie une partie de son temps à l'enseignement et aux formations par intérêt pour la transmission et la pédagogie.
Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez nous.
Besoin de conseils ou d'informations, contactez-nous au 01.72.25.40.82
Tarifs et Modalités d’inscription
Prochaines Sessions et Lieux de Formation Industrialisation d'un Projet Data en Python
Tarif inter-entreprises :
1800 euros par participant pour 3 jours / 21 heures
- Réductions disponibles pour les financements personnels, les étudiants et en cas d'inscriptions multiples
- Nos tarifs sont HT et n'incluent pas les déjeuners
- Tarif intra-entreprise (sur mesure, selon vos besoins) : nous contacter pour évaluation
Prochaines sessions :
11 au 13 juin 2025
1er au 3 décembre 2025
Lieux de la formation :
Paris ou à distance
Inscription et demande d'informations
Veuillez remplir le formulaire ci-dessous pour vous inscrire, obtenir un devis ou des détails sur la formation proposée.
Toutes nos formations peuvent être prises en charge par l'ensemble des OPCO grâce à notre certification Qualiopi.
Cette formation est disponible en session sur mesure organisée dans votre structure pour un groupe allant jusqu'à 8 participants. Contactez-nous pour organiser une session.
Ils nous font confiance
Chez stat4Decision, nous mettons tout en œuvre pour vous offrir des formations data de haute qualité, adaptées aux besoins réels de votre entreprise et de votre équipe. Nos formateurs, à la fois experts en data science, machine learning et intelligence artificielle, proposent une approche pédagogique alliant théorie et pratique afin de garantir une montée en compétences rapide et durable.
Nous privilégions les petits groupes pour un accompagnement personnalisé et des échanges riches, ce qui vous permettra de maîtriser les techniques de data en les appliquant directement à des cas concrets de votre secteur d’activité. De plus, notre équipe reste à votre disposition après la formation pour vous soutenir dans la mise en application de vos nouveaux savoir-faire.
En choisissant stat4Decision, vous investissez dans une formation data reconnue pour son excellence et sa capacité à vous aider à relever les défis de la transformation data. Faites confiance à notre expertise pour accélérer vos projets data et stimuler l’innovation au sein de votre organisation.
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