La croissance explosive de l’IA générative a engendré des exigences sans précédent pour les infrastructures de données des entreprises. Les organisations sont confrontées à des problèmes complexes liés à la qualité des données, à une augmentation des coûts de stockage et à des plateformes de traitement fragmentées qui ne parviennent pas à suivre le rythme des charges de travail liées à l’IA. Cette formation courte a été conçue pour aider les professionnels de l’apprentissage automatique et de l’IA à concevoir des systèmes de données robustes et rentables, capables de soutenir des opérations d’IA générative fiables.

À l’issue de cette formation, vous serez en mesure de retracer la traçabilité des données afin d’identifier les problèmes de qualité affectant les performances des modèles d’IA, de concevoir des niveaux de stockage qui concilient vitesse d’accès et contraintes budgétaires, et d’intégrer des plateformes de traitement en continu et par lots dans des architectures unifiées capables de s’adapter aux exigences de l’IA. À l’issue de cette formation, vous serez capable de : • Analyser les métadonnées de traçabilité pour diagnostiquer systématiquement les causes profondes des problèmes de qualité des données • Évaluer des stratégies de stockage par niveaux qui optimisent les compromis entre coût, latence et débit • Créer des plans techniques intégrant Kafka, Spark et Flink pour un traitement des données évolutif Ce cours est unique en son genre, car il aborde les défis spécifiques liés à l’architecture des données qui apparaissent lors de l’exploitation de systèmes d’IA à l’échelle de l’entreprise, en combinant l’optimisation des coûts avec les exigences de performance que les cours traditionnels d’ingénierie des données ne couvrent pas. Pour réussir ce projet, vous devez posséder une expérience en ingénierie des données et en infrastructure cloud, ainsi qu’une compréhension de base des modèles de traitement en continu par rapport au traitement par lots.