Crafting Machine Learning Powered Product

Information sur la formation

Référence interne de la formation : CraftMachineLearning05J

Objectif

Cette formation couvre les concepts clés de l'apprentissage automatique, y compris les projets, les modèles et les applications ML (Machine Learning), ainsi que les utilisations typiques de ML dans les entreprises. Elle enseigne également les meilleures pratiques pour le développement de code propre et testable pour les projets ML, la collaboration entre les experts métier et les data scientists, et la création de modèles ML évolutifs et fiables à l'aide de techniques telles que le Data Mesh et les Bounded Contexts. Enfin, elle aborde les concepts de MLOps pour la gestion des workflows ML, la surveillance et la maintenance des modèles en production posée par le framework SpringBoot et le risque de perte de qualité associé.

Programme

- Introduction à l'apprentissage automatique et ses utilisations
- Comprendre le potentiel de ML pour appréhender la complexité du domaine
- Clean Code pour ML, les principes SOLID, les tests et le refactoring
- Tests des données pour ML, y compris les tests unitaires, les tests de seuil, les tests de propriété et les tests statistiques
- Modularité, Data, ML, y compris Data Mesh & Data Products,
- MLOps, y compris les workflows MLOps, l'automatisation MLOps, les technologies MLOps, la dérive conceptuelle, la dérive de données, la surveillance et les systèmes ML
- Collaboration entre les data scientists et les data engineers, y compris la collaboration précoce et continue, l'embauche de data scientists conscients du génie logiciel et un cadre technique partagé entre les data scientists et les data/ML engineers

Clients visés :

Développeurs de niveau intermédiaire dans n'importe quel langage, avec une certaine familiarité avec Java, Maven et les services REST

Mots-clés en rapport avec la formation :

Paris, Machine learning, Data, Data Mesh, Mlops