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Module 1 : Introduction à MLOps

🎯 Objectifs d'apprentissage​

À la fin de ce module, vous serez en mesure de :

  • Définir MLOps et expliquer son importance dans le développement moderne de ML
  • Comparer et contraster MLOps, DevOps et DataOps
  • Décrire le cycle de vie complet du ML et ses défis
  • Identifier les niveaux de maturité de MLOps et évaluer la préparation organisationnelle

📚 Contenu du module​

Chapitre 1 : Qu'est-ce que MLOps ?​

Comprendre la définition, les principes fondamentaux, et pourquoi MLOps est devenu essentiel pour les systèmes ML en production.

Chapitre 2 : MLOps vs DevOps vs DataOps​

Une comparaison détaillée de ces pratiques opérationnelles, y compris les structures d'équipe et les responsabilités.

Chapitre 3 : Le cycle de vie du ML​

Le parcours complet de la collecte de données au déploiement du modèle, y compris les boucles de rétroaction et les déclencheurs de réentraînement.

⏱️ Temps estimé​

ActivitéDurée
Lecture2 heures
Exercices1 heure
Quiz30 minutes
Total3,5 heures

🔑 Concepts clés​

📋 Prérequis​

Avant de commencer ce module, assurez-vous d'avoir :

  • Une compréhension de base des concepts de l'apprentissage automatique
  • Une familiarité avec les pratiques de développement logiciel
  • Des connaissances des concepts de base de DevOps (CI/CD, contrôle de version)

🚀 Commençons !​

Commencez par Chapitre 1 : Qu'est-ce que MLOps ? pour comprendre les fondations.