Devenir Data Engineer IA : architectures et modèles avancés : programme complet | Bilandecompetencescpf
Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. **Devenir Data Engineer IA : architectures et modèles avancés** en fait partie.
Cette formation professionnelle d’une journée s’adresse aux ingénieurs et techniciens souhaitant spécialiser leurs compétences en Data Engineering pour des applications d’intelligence artificielle. Les participants apprendront à concevoir des architectures data évolutives, à déployer des environnements cloud hybrides optimisés pour le machine learning, et à automatiser les flux de données critiques. La journée alterne théorie technique, mises en situation professionnelle et retours d’expérience concrets, avec un focus sur la performance opérationnelle et la réduction des coûts d’infrastructure. Les exercices pratiques s’appuient sur des cas professionnels réels, permettant une application immédiate des concepts abordés.
## Objectifs
- Comprendre les enjeux d’architecture data pour les projets d’IA", "Savoir concevoir une infrastructure cloud hybride performante et sécurisée", "Maîtriser les techniques d’automatisation des pipelines de données", "Optimiser les coûts et la scalabilité des environnements data", "Savoir déployer des solutions de monitoring et de maintenance prédictive"]
## Programme
[{"module": "Fondamentaux architecture data pour l’IA", "content": "Principes d’architecture data : lacs de données vs data warehouses. Critères de choix entre solutions on-premise, cloud public et hybride. Bonnes pratiques pour la gestion des métadonnées et l’intégration des sources disparates. Étude comparative des outils : Snowflake, Databricks, Amazon Redshift, Google BigQuery.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Infrastructure cloud optimisée pour le machine learning", "content": "Configuration des environnements cloud pour le ML : gestion des coûts, allocation des ressources, sécurité et conformité. Mise en œuvre des clusters Kubernetes pour le traitement distribué. Benchmark des solutions : AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google Vertex AI. Stratégies de déploiement continu
## Modalités
- **Durée** : 1 jour (7 heures)
- **Format** : presentiel
- **Tarif** : Sur devis , finançable OPCO
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Cette formation est dispensée par [BusinessDigital.fr](https://businessdigital.fr/catalogue-formations/data-et-analyse/devenir-data-engineer-ia-architectures-et-modeles-avances), organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).