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, dans la limite des places disponibles.
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
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 7 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 (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.
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 cette formation dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,9 / 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 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.