Formation DevOps pour la Data Science
Présentation de la Formation DevOps pour la Data
Imaginez pouvoir automatiser vos déploiements, intégrer des tests continus, et garantir une infrastructure stable et scalable pour vos applications d'analyse de données.
Cette formation DevOps orientée Data vous offre l'opportunité de maîtriser les principes et outils DevOps appliqués à la data science.
Rejoignez-nous notre formation devops pour la data pour transformer votre manière de travailler, réduire les délais de mise en production, et booster la performance de vos projets analytiques !
Inscrivez-vous dès maintenant et faites le premier pas vers une meilleure intégration des pratiques DevOps dans votre quotidien professionnel et devenir un data engineer.
Programme détaillé de la Formation DevOps
Objectifs
- 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
Organisation de la formation DevOps pour la data
Jour 1 : Principes du DevOps et Automatisation des Flux de Données
1. Introduction au DevOps appliqué à la Data Science
- Définition et principes fondamentaux du DevOps
- Différences entre DevOps classique et MLOps / DataOps
- Pourquoi le DevOps est crucial pour les Data Analysts et Data Scientists
- Présentation des outils utilisés : Git, Docker, Airflow, MLflow
2. Gestion du Versioning et de la Collaboration avec Git
- Rappels sur Git et bonnes pratiques du versioning
- Utilisation avancée de GitHub/GitLab pour la collaboration
- Gestion des branches, des merge requests et des revues de code
- Automatisation des workflows avec GitHub Actions ou GitLab CI/CD
Atelier pratique : Mise en place d’un projet analytique versionné avec GitHub/GitLab
3. Orchestration et Automatisation des Pipelines de Données
- Introduction aux pipelines de données
- Automatisation et planification des traitements avec Apache Airflow
- Création de DAGs (Directed Acyclic Graphs) pour orchestrer des tâches analytiques
- Intégration d’Airflow avec Python, SQL et APIs
Atelier pratique : Mise en place d’un pipeline Airflow pour l’automatisation d’une analyse
Jour 2 : Déploiement et Monitoring des Projets Data en Production
4. Industrialisation des Scripts et Déploiement de Modèles en Production
- Introduction aux concepts d’Intégration Continue (CI) et Déploiement Continu (CD)
- Utilisation de Docker pour la containerisation des analyses et modèles ML
- Déploiement des modèles avec FastAPI et Flask
- Introduction aux solutions cloud : AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI
Atelier pratique : Déploiement d’une API analytique ou d’un modèle ML dans un conteneur Docker
5. Surveillance et Monitoring des Analyses et Modèles en Production
- Pourquoi et comment monitorer un projet data ?
- Utilisation de MLflow pour suivre les performances des modèles ML
- Bonnes pratiques pour la gestion des erreurs et des logs
- Surveillance et alerte sur la dérive des modèles et qualité des données
Atelier pratique : Monitoring et mise à jour d’un modèle en production avec MLflow
6. Synthèse et Bonnes Pratiques du DevOps pour la Data
- Retour sur les principes clés abordés
- Revue des bonnes pratiques pour l’industrialisation des analyses
- Plan d’action pour intégrer les outils DevOps dans son quotidien
- Session de questions-réponses et retour d’expérience
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.
Quels profils et quels prérequis pour la formation
Profils :
- Data Analysts et Business Analysts souhaitant mieux structurer leurs workflows et automatiser leurs analyses
- Data Scientists voulant apprendre à industrialiser et déployer leurs modèles
- Chefs de projet Data désirant mieux comprendre et intégrer les bonnes pratiques DevOps dans leurs équipes
- Ingénieurs Data voulant améliorer la mise en production des pipelines de données
Prérequis :
- Expérience en manipulation de données et analyses statistiques
- Aucune connaissance préalable en DevOps ou Cloud requise
Les outils
Lors de cette formation, nous utiliserons :
- Git, GitHub/GitLab pour le versioning et la gestion collaborative
- Apache Airflow pour l’orchestration et l’automatisation des workflows
- Docker pour la containerisation des modèles et scripts analytiques
- FastAPI, Flask pour le déploiement des modèles de Machine Learning
- MLflow pour la gestion et le suivi des modèles en production
- VSCode, Jupyter Notebook et Python pour l’exécution des analyses
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 DevOps pour la data
Tarif inter-entreprises :
1200 euros par participant pour 2 jours / 14 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 :
12 et 13 jun 2025
20 et 21 novembre 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.
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