DSIND MLOps : industrialisation d’un projet de Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science

Format : Stage pratique
Niveau Fondamentaux
 
 
 
 
Répartition du temps : 10% exposés
80% pratique
10% échanges

La formation en détails

Description

La maturité du marché sur les sujets de la Data Science ne cesse de grandir chaque jour.
C'est pourquoi, il est important d'être capable de déployer ses projets en production, rapidement, pour apporter de la valeur à ses utilisateurs.

Durant cette formation, vous profiterez de la riche expérience de nos consultants pour découvrir la Data Science industrialisée. Vous vous approprierez les bonnes pratiques issues du software craftsmanship essentielles pour rendre votre projet maintenable et qui vous permettront par la suite d'initier une approche MLOps.

Objectifs

  • Découvrir les concepts de Software Craftsmanship appliqués à la Data Science
  • Passer d'un notebook à un package testé, documenté et versionné
  • Constituer le socle technique requis pour accompagner le déploiement en production et aborder la pratique MLOps

Public cible

  • Analyste
  • Statisticien
  • Data Scientist
  • Data Engineer
  • Machine Learning Engineer
  • Développeur

Prérequis

  • Connaissance des bases de la Data Science (modèles, biais, variance, etc.)
  • Connaissance des librairies de manipulation de donnée en python (pandas, numpy, etc.)
  • Connaissance de la ligne de commande linux (bash par exemple)

Modalités pédagogiques

Une formation pratique durant laquelle les participants partent d'un code d'exploration préparé par le formateur et qu'ils vont amener en production, étape par étape, en démontrant que la transition doit se faire de manière la plus fluide possible.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
 

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.
 

Programme détaillé

Jour 1

INTRODUCTION
Rôle du data scientist
Convictions

INSTALLATION DES ENVIRONNEMENTS
Jupyter Notebook
PyCharm
Environnement anaconda

CLEAN CODE ET NOTEBOOK
Nettoyer son notebook
Noms des variables
Utilisation de fichiers de configuration
Programmation fonctionnelle
Immutabilité
Créer des fonctions
Mise en pratique : "Appliquer les techniques de Clean code à un notebook"

TESTER SON CODE
Découverte du TDD
Initiation à unittest
  • Les classes de test
  • Écrire son premier test
  • Les méthode setup et teardown
Intégration à setuptools
Mise en pratique : "Écrire ses premiers tests"

Jour 2

RAPPELS ET RÉVISION DU JOUR 1

DOCUMENTER SON PROJET
Découverte de Sphinx
Découverte de sphinx-quickstart
Mise en pratique : "Documenter son projet"

GÉRER LES VERSIONS
Introduction à Git
Gérer les versions de code
Utilisation des tags
Stratégies de versionning
Gérer des datasets et des modèles

INTRODUCTION À LA CI / CD
Les différents environnements nécessaires
L'intérêt de l'intégration continue et du déploiement continu
Les outils de CI / CD existants
Mise en pratique avec GitHub Actions

RENDRE SON CODE DÉPLOYABLE
Définition du packaging
Introduction à setuptools
Installer son code en local
Gestion des dépendances
Règles simples de démarrage
Mise en pratique : "Créer et installer son package"

CONCLUSION
Synthèse des points abordés
Partage sur la formation
Questions/Réponses additionnelles
4.60 / 5

Satisfaction moyenne des participants

Sur la base de 9 avis, collectés en fin de formation durant les 12 derniers mois.

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