Formation AWS : MLOps Engineering (cours officiel)

Cette formation AWS MLOps Engineering étend les pratiques DevOps répandues dans le développement de logiciels au domaine de la Data Science.

Vous pourrez entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning) tout en suivant leur performance dans le temps et ainsi obtenir un système de Data Science en production.

Ce cours met l'accent sur l'importance des données, du modèle et du code pour la réussite des modèles de ML en production. Vous découvrirez les différents outils et processus d'automatisation ainsi que de la méthodologie et de l'organisation d'équipe pour gérer tout le cycle de vie d'un projet de Data Science.

Objectif opérationnel :

Savoir gérer tout le cycle de vie d'un projet de Data Science. 

Objectifs pédagogiques : 

À l'issue de cette formation AWS MLOps Engineering vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour : 

• S'approprier les notions d'Ops, de DevOps et de MLOps
• Créer un pipeline automatisé pour entraîner et déployer en production un modèle de ML
• Interagir avec son modèle de ML déployé
• Découvrir les différentes stratégies de déploiement et de scaling
• Détecter les drifts de son modèle de ML
• Mesurer la performance de son modèle de ML

Public :

Ce cours AWS MLOps Engineering s'adresse à un : 

• Data Scientist
• Data Engineer
• Machine Learning Engineer
• Ingénieur Devops

Prérequis :

Pour suivre cette formation AWS MLOps Engineering il est nécessaire d'avoir suivi la formation AWS : Notions techniques de base sur Amazon Web Services (IANT) ainsi que la formation Data Scientist : les fondamentaux de la data science (OFDS) ou de posséder les connaissances équivalentes.

Introduction à la notion de MLOps

Développement MLOps

Déploiement MLOps

Surveillance et opérations du modèle