Formation Mage AI
| 1790€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Mage AI est un framework conçu pour simplifier le processus de création d’applications d’apprentissage automatique. Notre formation Mage AI va vous permettre de comprendre en profondeur, de simplifier et d’automatiser vos pipelines.
Mage AI permet de créer des pipelines de traitement de données automatisés pouvant s’exécuter sur plusieurs moteurs comme AWS, GCP ou Azure.
Grâce à ses API compatibles avec différents langages (Python, SQL), il devient l’outil idéal pour les Data Engineers, Data Scientists et développeurs cherchant à traiter des volumes importants de données de manière scalable.
Durant cette formation, vous apprendrez à concevoir des pipelines efficaces, à les optimiser et à les automatiser. Grâce aux différents langages de programmation, vous découvrirez comment modifier vos propres pipelines.
Vous acquérez également les compétences nécessaires pour exécuter et déployer vos pipelines dans Spark
Comme pour toutes, la formation Mage AI vous sera présentée avec sa dernière version : Mage AI 0.9.7
Objectifs
- Comprendre les fondamentaux de Mage AI et sa place dans l’écosystème du traitement de données
- Savoir comparer Mage AI à d’autres technologies
- Maîtriser l’architecture de Mage AI et ses différents composants
- Optimiser le traitement de données via les hyperparamètre
Public visé
- Data Engineers
- Data Scientists
- Développeurs Big Data
- Architectes de données
Pré-requis
- Connaissance des concepts fondamentaux en traitement de données et en data engineering
- Expérience avec un langage de programmation (idéalement Python ou SQL)
- Compréhension des principes de bases de données et des pipelines
PROGRAMME DE NOTRE FORMATION MAGE AI
INTRODUCTION À MAGE AI
- Vue d’ensemble des technologies de traitement de données et positionnement de Mage AI
- Comparaison avec d’autres technologies comme Spark, Flink et Google Cloud Dataflow
- Installation et configuration de l’environnement Mage AI
ARCHITECTURE ET FONCTIONNALITÉS DE MAGE AI
- Compréhension de l’architecture et des composants clés de Mage AI
- Introduction au No-Code Interface
- Détail sur l’environnement de modélisation de MageAI
- Pipeline de données, API et intégration
- Backend de traitement et scalabilité
MODÈLE DE PROGRAMMATION MAGE AI
- Flux de données, modularité, flexibilité et terminologies de base
- Création d’un pipeline simple et optimisation Automatique
- Analyse des différents modèles de déploiement :
DÉVELOPPEMENT ET MISE EN ŒUVRE DE PIPELINES
- Écriture et structuration d’un pipeline avec Mage AI
- Intégration des API en python et manipulation des pipelines
- Gestion des sources et des puits de données : lecture et écriture de données
EXÉCUTION ET DÉPLOIEMENT DE PIPELINES
- Méthodes d’exécution de pipelines : automatique, sans code ou via python
- Déploiement des pipelines :
- Modèles pour l’inférence
- Cloud
- Déploiement en continu
- Surveillance et gestion des pipelines
OPTIMISATION DES HYPER-PARAMÈTRES
- Utilisation de l’optimisation des hyper-paramètres dans MageAI
- Optimisé avec différents algorithmes
- Visualisation des résultats et automatisation du processus d’optimisation
Pour aller plus loin
Formation Python Analyse de données
Formation Deep Learning et réseaux de neurones
Formation Spark 3 & Machine Learning
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
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