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Formations Python proposées à Martil
Des formats adaptés aux professionnels du tourisme, des services et aux actifs de l’agglomération de Tétouan. Les parcours ci dessous peuvent être adaptés aux secteurs locaux, notamment tourisme, services, commerce.
Python pour l’analyse de données
Nettoyer, analyser et visualiser des données avec Python dans un environnement de travail reproductible.
Voir le programme à Martil →OCR, Document Intelligence et traitement intelligent
Concevoir un flux d’extraction de données à partir de factures, formulaires, contrats et documents métiers.
Voir le programme à Martil →Développement technique Odoo
Créer des modules Odoo maintenables, étendre les modèles et construire des vues adaptées aux besoins métiers.
Voir le programme à Martil →Machine learning avec Python
Préparer les données, entraîner des modèles et évaluer leur performance sur des cas métiers.
Voir le programme à Martil →Développement d’applications RAG avec des modèles de langage
Concevez une application qui interroge des documents internes à l’aide d’un modèle de langage et de la génération augmentée par récupération (RAG). La formation couvre l’ingestion, la recherche, l’évaluation des réponses et la mise à disposition via API.
Voir le programme à Martil →Conception et orchestration d’agents d’intelligence artificielle
Apprenez à concevoir des agents capables d’utiliser des outils, de suivre un workflow et de transmettre une tâche à d’autres composants. Les exercices portent sur l’orchestration, les garde-fous et la supervision, au-delà de la simple rédaction de prompts.
Voir le programme à Martil →Évaluation, sécurité et observabilité des applications LLM
Mettez en place des méthodes de test et de suivi pour des applications utilisant des modèles de langage. La formation traite de la qualité des réponses, des risques d’injection de prompt, de la protection des données et de l’observabilité en production.
Voir le programme à Martil →MLOps : industrialisation et déploiement de modèles de machine learning
Structurez le cycle de vie d’un modèle, de l’expérimentation au déploiement et au suivi en production. Les participants construisent un pipeline reproductible intégrant suivi des expériences, versionnement, conteneurisation et surveillance des modèles.
Voir le programme à Martil →Ingénierie des pipelines de données avec Apache Airflow
Concevez et exploitez des workflows de données planifiés, dépendants et observables avec Apache Airflow. Les travaux pratiques couvrent la structuration des DAG, la gestion des erreurs, les reprises et le déploiement de pipelines.
Voir le programme à Martil →Traitement distribué des données avec Apache Spark et PySpark
Apprenez à traiter de grands volumes de données avec Apache Spark et son interface Python. La formation aborde les DataFrames, les transformations distribuées, les formats de stockage et l’optimisation de traitements analytiques.
Voir le programme à Martil →Bases de données vectorielles pour applications d’intelligence artificielle
Découvrez les principes de stockage et de recherche de vecteurs utilisés dans les applications RAG et de recherche sémantique. Les exercices portent sur l’indexation, les métadonnées, le filtrage et le choix d’une architecture adaptée au cas d’usage.
Voir le programme à Martil →Deep learning appliqué à la vision par ordinateur
Construisez et évaluez des modèles de vision par ordinateur pour classifier des images et détecter des objets. Le parcours s’appuie sur des jeux de données pratiques et aborde le prétraitement, l’entraînement, les métriques et l’inférence.
Voir le programme à Martil →Traitement automatique du français et de l’arabe avec le NLP
Appliquez les techniques de traitement automatique du langage naturel à des textes en français et en arabe, y compris des données multilingues. Les ateliers couvrent le nettoyage, la classification, l’extraction d’informations et l’évaluation de modèles de texte.
Voir le programme à Martil →Databricks Lakehouse pour l’ingénierie et l’analyse de données
Apprenez à organiser des données et à créer des traitements analytiques dans l’environnement Databricks Lakehouse. La formation couvre les notebooks, les tables Delta et la construction de pipelines avec SQL et Python.
Voir le programme à Martil →Qualité des données : contrôle, nettoyage et amélioration continue
Cette formation apprend à détecter et traiter les problèmes de qualité dans des jeux de données utilisés pour l’analyse et le pilotage. Les participants mettent en place des contrôles reproductibles et documentent les anomalies et leurs corrections.
Voir le programme à Martil →Databricks Lakehouse : analyse et ingénierie des données
Apprenez à travailler dans un environnement Lakehouse pour préparer, transformer et analyser des données avec SQL et des notebooks. La formation introduit les tables Delta, les workflows et les principes de collaboration entre ingénierie des données et analytique.
Voir le programme à Martil →Préparation à la certification Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Apprenez à préparer les données, entraîner et évaluer des modèles de machine learning avec Azure Machine Learning. La formation couvre aussi leur déploiement et le suivi des expériences dans un environnement cloud.
Voir le programme à Martil →Préparation à la certification Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
Cette formation prépare à concevoir et intégrer des solutions d’intelligence artificielle sur Azure. Elle traite notamment des services Azure AI, de la recherche et de l’intégration de modèles génératifs dans des applications.
Voir le programme à Martil →Préparation à la certification AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate
Apprenez à mettre en œuvre des charges de travail de machine learning sur Amazon Web Services, du traitement des données au déploiement. Le parcours aborde les services AWS courants, les bonnes pratiques d’exploitation et la préparation à l’examen associé.
Voir le programme à Martil →Préparation à la certification Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
Cette formation couvre la conception, l’entraînement, le déploiement et l’exploitation de solutions de machine learning sur Google Cloud. Elle prépare à la certification Professional Machine Learning Engineer et s’adresse à des profils déjà familiers avec les principes du ML et du cloud.
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