Formation Développement Applications Machine Learning & IA pour Big Data

Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle

• —Définition et enjeux du Big Data
• —Concepts fondamentaux du Machine Learning et de l'IA
• —Rôle de l'IA dans l'exploitation des données massives
• —Environnements et écosystèmes Big Data/IA

Fondamentaux de la science des données pour le Big Data

• —Explorer les types de données et leur structure dans le Big Data
• —Appliquer les techniques de nettoyage et de prétraitement des données
• —Analyser les concepts de statistiques et leur rôle en science des données
• —Utiliser des outils de visualisation pour interpréter les données efficacement
• —Comprendre l'importance de la qualité des données pour le Machine Learning

Technologies Big Data : Hadoop et Spark (Partie 1)

• —Explorer l'architecture de Hadoop et ses composants clés
• —Configurer un cluster Hadoop pour le traitement des données
• —Utiliser HDFS pour le stockage et la gestion de grandes données
• —Comprendre les concepts de Spark et son écosystème
• —Développer des applications Spark pour le traitement distribué

Technologies Big Data : Hadoop et Spark (Partie 2)

• —Traitement de données en temps réel avec Spark Streaming
• —Optimisations des requêtes Spark
• —Intégration de Spark avec d'autres outils Big Data
• —Bonnes pratiques de programmation distribuée

Machine Learning supervisé en environnement distribué

• —Implémenter des algorithmes de classification sur un cluster Spark
• —Utiliser des bibliothèques comme MLlib pour l'apprentissage supervisé
• —Optimiser les performances des modèles avec des techniques de parallélisation
• —Évaluer les modèles avec des métriques appropriées en environnement distribué
• —Déployer des pipelines de données pour l'entraînement de modèles scalables

Machine Learning non supervisé et réduction de dimension

• —Algorithmes de clustering (K-means, DBScan) sur Big Data
• —Détection d'anomalies distribuée
• —ACP et t-SNE pour la réduction de dimension
• —Cas d'usage pratiques

Introduction au Deep Learning pour le Big Data

• —Concepts fondamentaux des réseaux de neurones
• —Architectures de DL : CNN, RNN, Transformers
• —Frameworks de DL (TensorFlow, PyTorch) sur Big Data
• —Calcul distribué pour l'entraînement de modèles DL

Développement d'applications d'IA pour le traitement du langage naturel (NLP)

• —Prétraitement de texte sur Big Data
• —Modèles de plongement de mots (Word Embeddings)
• —Modèles de langage et transfer learning (BERT, GPT)
• —Application à l'analyse de sentiments et résumé de texte

Développement d'applications d'IA pour la vision par ordinateur (CV)

• —Traitement d'images et vidéos sur Big Data
• —Détection et reconnaissance d'objets (YOLO, Faster R-CNN)
• —Segmentation sémantique et classification d'images
• —Cas d'usage industriels (inspection, surveillance)

Déploiement et mise à l'échelle des modèles d'IA sur Big Data

• —Conteneurisation (Docker) et orchestration (Kubernetes)
• —Serveurs de modèles (TensorFlow Serving, MLflow)
• —API de Machine Learning pour l'inférence
• —Monitoring et maintenance des modèles en production

Opérationnalisation de l'IA (MLOps) et gouvernance des données

• —Flux MLOps complet (CI/CD pour ML)
• —Versioning des modèles et des données
• —Légalité et éthique de l'IA sur Big Data
• —Sécurité et confidentialité des données massives

Projet Pratique et Cas d'Étude Big Data/IA

• —Constitution d'un dataset Big Data
• —Conception d'une architecture d'application IA end-to-end
• —Développement, entraînement et déploiement d'un modèle
• —Présentation et évaluation des résultats du projet

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Un soutien pour les entreprises en transformation

- Avoir des connaissances fondamentales en programmation (Python de préférence). - Comprendre les concepts de base du Machine Learning. - Posséder des notions sur les systèmes de bases de données.

- Un ordinateur portable (PC ou Mac) avec une bonne connectivité internet. - Minimum 8 Go de RAM (16 Go recommandés). - Un environnement de développement (IDE) comme Jupyter ou PyCharm installé. - Accès administrateur pour installer des logiciels et outils si nécessaire (ex: Docker).

5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Les objectifs de la formation sont de maîtriser l'écosystème Big Data et Spark, de développer des modèles ML/DL distribués, d'opérationnaliser les applications d'IA en production et de résoudre des problématiques métier par l'IA sur Big Data.

Aucun prérequis spécifique, mais une bonne connaissance de la programmation et des concepts de Big Data est recommandée.

Nous utiliserons des outils et des ressources de développement Big Data et Machine Learning tels que Hadoop, Spark, Python, R, etc.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.