Cadrage des enjeux métier et des usages prioritaires
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Industrialiser les projets de machine learning avec versioning, déploiement, monitoring et gouvernance opérationnelle.
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
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Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Avoir déjà participé à un projet de machine learning en environnement d’entreprise.
Data scientists, ML engineers, responsables data platform, architectes techniques.
Cette formation aide les décideurs, responsables formation et managers à évaluer rapidement l’intérêt du parcours, le niveau visé, le format le plus adapté et les prochaines disponibilités.
Oui, la structure prévoit les modalités inter, intra et sur-mesure avec adaptation du contenu au contexte entreprise.
Oui, un programme PDF et des supports complémentaires peuvent être associés à chaque formation selon le besoin.
Oui, la formation peut être prolongée par des ressources LMS, des quiz, des modules vidéo ou un parcours blended.