PARTENAIRE
Formation Qualité et Intégrité des données – Ambient IT
Présentation
Cette formation, centrée sur la qualité et l’intégrité des données, vise à doter les professionnels des compétences essentielles pour garantir la fiabilité et la conformité des données dans un contexte réglementaire exigeant, notamment à l’ère du Big Data. Elle aborde des enjeux stratégiques tels que la gouvernance des données, le cadre légal (RGPD), et les méthodologies pour mesurer et améliorer leur qualité. Les participants apprendront à mettre en place des processus robustes, choisir des outils adaptés et aligner leurs pratiques sur les normes en vigueur. Destinée aux data analysts, chefs de projet ou architectes SI, elle requiert des bases en systèmes d’information. D’une durée de 2 jours (14 heures), elle est dispensée en français ou en anglais, avec un support dans ces mêmes langues, et propose des sessions en présentiel (Paris, Lyon, Bruxelles, etc.) ou en classe virtuelle. Les bénéfices incluent une meilleure maîtrise des enjeux réglementaires, une optimisation des processus métiers et une valorisation des données comme actif stratégique.
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Points forts
- Formateurs experts actifs dans la data en entreprise 👨💻
- Témoignages clients notés 4,8/5 sur Google 🏆
- Sessions bilingues français/anglais, présence internationale 🌍
- Accès direct à des outils de data quality reconnus 🛠️
Points faibles
- Pas d’ateliers pratiques ou cas concrets spécifiques 🚫
- Prix nettement supérieur à formations similaires 💸
Caractéristiques
📊 Niveau :Intermédiaire
🕐 Durée : 1 à 2 jours
💳️ Financement :CPF, OPCO
🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne
🎓 Type de reconnaissance : Qualifiante
🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés
🔖 Autres : Certification Qualiopi, Micro-Formation
Présentation du formateur
Ambient IT est un centre de formation informatique spécialisé dans les nouvelles technologies et le développement. Ils proposent des formations de pointe à des tarifs adaptés, dispensées par des formateurs experts dans divers domaines comme Kubernetes, Docker et DevOps. Leur engagement inclut des contenus constamment mis à jour et une approche sans compromis sur la qualité.
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Programme
- Présentation de la Formation :
- Importance d’une politique d’assurance de la qualité des données
- Conformités réglementaires et améliorations des services client
- Couverture de l’importance des données et réglementation actuelle
- Objectifs de la Formation :
- Comprendre le rôle stratégique des données
- Maîtriser l’environnement réglementaire
- Établir des démarches pour la qualité des données
- Acquérir la méthodologie de gestion de qualité des données
- Public Visé :
- Data analysts et consultants
- Architectes SI et chefs de projet
- Data scientists, engineers, et miners
- Pré-requis :
- Connaissances basiques en systèmes d’information
- Connaissances en traitement des données de masse
- Programme :
- Introduction aux défis du Big Data
- Environnement réglementaire (RGPD)
- Gouvernance des données
- Présentation et choix d’outils
- Assurer la qualité des données
- Langues Disponibles :
- Français
- Anglais
- Lieux Disponibles :
- France (Paris, Lille, Lyon, etc.)
- Belgique (Bruxelles)
- Suisse (Genève)
- Luxembourg
- Témoignages :
- Note de 4,8/5 sur Google My Business
- Informations Pratiques :
- Durée: 2 jours (14 heures)
- Prix: 1790€ HT par personne
- Format: Paris ou classe virtuelle
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PARTENAIRE
Formation Data Version Control : gestion avancée des données – Ambient IT
Présentation
Cette formation Data Version Control : Gestion Avancée des Données s’adresse aux professionnels confirmés (data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, data analysts) souhaitant maîtriser la gestion des versions de jeux de données, le suivi des modifications et la collaboration sur des ensembles volumineux. D’une durée de 2 jours (14 heures), elle se déroule à Paris ou en classe virtuelle, avec des sessions programmées entre juillet et janvier. Les participants apprendront à utiliser DVC avec des outils comme TensorFlow, PyTorch ou MLflow, tout en explorant des fonctionnalités avancées telles que les pipelines de données, la reproductibilité des expériences et le déploiement en production. Les bénéfices incluent une meilleure collaboration en équipe, une gestion optimisée des données et une intégration fluide dans des workflows existants. Le support est disponible en français ou anglais, et l’examen est proposé dans ces deux langues. Des prérequis en programmation et en systèmes de contrôle de version sont recommandés. Un financement via le CPF ou le Bonus Atlas (2500€) est possible, et les repas sont offerts en présentiel.
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Points forts
- Compatible avec TensorFlow, PyTorch et MLflow 🔄
- Sessions inter ou intra, couvrant plus de 18 villes françaises 🌍
- Labs pratiques sur infrastructure DaaS accessible via Chrome 💻
- Note clients Google My Business 4,8/5 avec grands comptes 🏆
Points faibles
- Pas de certification ou validation officielle du parcours 📄
- Support pédagogique limité à DaaS via Chrome, absence d’accès local 🖥️
Caractéristiques
📊 Niveau :Avancée
🕐 Durée : 1 à 2 jours
💳️ Financement :CPF, OPCO
🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne
🎓 Type de reconnaissance : Qualifiante
🎯 Public Cible :Entrepreneur, Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés
🔖 Autres : Certification Qualiopi, Micro-Formation
Présentation du formateur
Ambient IT est un centre de formation informatique spécialisé dans les nouvelles technologies et le développement. Ils proposent des formations de pointe à des tarifs adaptés, dispensées par des formateurs experts dans divers domaines comme Kubernetes, Docker et DevOps. Leur engagement inclut des contenus constamment mis à jour et une approche sans compromis sur la qualité.
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Programme
- Introduction à DVC :
- Qu’est-ce que DVC ?
- Contrôle de version pour le code source vs pour les données
- Vue d’ensemble des fonctionnalités
- Configuration de base :
- Installation et initialisation
- Configurer l’emplacement de stockage
- Gestion des ensembles de données :
- Ajout, suivi, et versionnage des ensembles de données
- Collaboration et partage :
- Utilisation de dépôts distants et partage d’ensembles de données
- Expérimentation et reproductibilité :
- Configuration d’expériences, enregistrement, et reproduction
- Gestion des ensembles volumineux :
- Stratégies de stockage et échantillonnage
- Intégration d’outils externes :
- Intégration avec TensorFlow, PyTorch, MLflow
- Fonctions avancées :
- Pipelines de traitement de données, branches, et expériences parallèles
- Sécurité et gestion des autorisations :
- Contrôle d’accès, gestion des secrets et d’audit
- Déploiement et production :
- Déploiement (Kubernetes, Docker)
- Études de cas :
- Projets d’apprentissage automatique et de recherche
- Ressources supplémentaires :
- Documentation, communauté, forums
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