---
# System prepended metadata

title: Programme BigData ESI

---

# **Programme Complet ESI 3WA- Formation Big Data & Machine Learning**
## **7 Semaines Intensives - Expert en Informatique et Système d'Information**

---

## **SEMAINE 1 : Fondamentaux et Remise à Niveau**
*Cette première semaine est consacrée à la remise à niveau en Python et aux concepts fondamentaux du Data Science.*

### **Jour 1 : Introduction à Python pour le Data Science**
- **Installation de l'environnement de développement**
  - Configuration de Python et pip
  - Installation et utilisation des environnements virtuels
  - Configuration de Jupyter Notebook et des environnements de développement
- **Fondamentaux de Python**
  - Variables et types de données
  - Structures de contrôle (if, for, while)
  - Fonctions et modules
- **Structures de données**
  - Listes et compréhensions de listes
  - Dictionnaires et manipulations
  - Tuples et sets
  - Bonnes pratiques d'utilisation
- **Introduction aux bibliothèques essentielles**
  - NumPy : manipulation de tableaux numériques
  - Pandas : introduction aux structures de données (Series, DataFrames)
  - TP : Résolution de problèmes simples avec NumPy et Pandas

### **Jour 2 : Manipulation et Préparation des Données**
- **Introduction approfondie à Pandas**
  - Manipulation avancée des DataFrames
  - Fonctions d'agrégation et de résumé
  - Opérations de regroupement (groupby)
- **Importation et exportation de données**
  - Lecture de différents formats (CSV, Excel, JSON)
  - Connexion aux bases de données SQL
  - Exportation des résultats
- **Nettoyage et transformation des données**
  - Détection et traitement des valeurs aberrantes
  - Transformation et création de variables
  - Standardisation et normalisation
- **Gestion des valeurs manquantes**
  - Identification des données manquantes
  - Techniques d'imputation
  - Stratégies de traitement
  - TP : Nettoyage et préparation d'un jeu de données réel

### **Jour 3 : Visualisation de Données**
- **Introduction à Matplotlib et Seaborn**
  - Concepts fondamentaux de visualisation
  - Architecture de Matplotlib
  - Intégration avec Pandas
- **Création de graphiques basiques et avancés**
  - Graphiques linéaires et à barres
  - Histogrammes et boîtes à moustaches
  - Nuages de points et matrices de corrélation
  - Cartes de chaleur et graphiques avancés
- **Personnalisation des visualisations**
  - Paramètres esthétiques et thèmes
  - Annotations et légendage
  - Visualisations interactives avec Plotly
- **Principes de visualisation efficace des données**
  - Choix du type de graphique approprié
  - Design et communication visuelle
  - Storytelling avec les données
  - TP : Création d'un tableau de bord d'analyse exploratoire

### **Jour 4 : Introduction aux Statistiques pour le ML**
- **Statistiques descriptives**
  - Mesures de tendance centrale et de dispersion
  - Analyse univariée et multivariée
  - Utilisation de NumPy et SciPy pour les statistiques
- **Distributions de probabilités**
  - Distributions courantes (normale, binomiale, poisson)
  - Applications en science des données
  - Visualisation des distributions
- **Échantillonnage et intervalles de confiance**
  - Théorème central limite
  - Techniques d'échantillonnage
  - Calcul et interprétation des intervalles de confiance
- **Tests d'hypothèses**
  - Tests paramétriques et non paramétriques
  - Tests de comparaison de moyennes (t-test, ANOVA)
  - Tests de corrélation et d'indépendance
  - TP : Analyse statistique d'un jeu de données

### **Jour 5 : Préparation aux Techniques de Machine Learning**
- **Introduction aux concepts clés du ML**
  - Définition et terminologie du Machine Learning
  - Différents types de problèmes (classification, régression, clustering)
  - Fondamentaux de l'apprentissage statistique
- **Différence entre apprentissage supervisé et non supervisé**
  - Caractéristiques et applications
  - Cas d'usage adaptés à chaque approche
  - Introduction à scikit-learn
- **Prétraitement des données pour le ML**
  - Feature engineering basique
  - Encodage des variables catégorielles
  - Scaling et normalisation
  - Gestion des valeurs manquantes et aberrantes
- **TP : Préparation complète d'un dataset pour le ML**
  - Analyse exploratoire des données
  - Prétraitement et nettoyage
  - Feature engineering
  - Division train/test et validation croisée
  - Préparation pour la semaine suivante

---

## **SEMAINE 2 : Introduction au Machine Learning**
*Cette semaine est consacrée à l'apprentissage des fondamentaux du Machine Learning, en se concentrant sur les algorithmes de régression et de classification.*

### **Jour 1 : Algorithmes de Régression**
- **Régression linéaire simple et multiple**
  - Concepts théoriques et hypothèses
  - Estimation des coefficients (méthode des moindres carrés)
  - Implémentation avec scikit-learn
  - Interprétation des coefficients
- **Évaluation des modèles de régression**
  - Métriques d'évaluation (MSE, RMSE, MAE, R²)
  - Analyse des résidus
  - Validation croisée pour les modèles de régression
  - Détection et traitement des problèmes courants (multicolinéarité, hétéroscédasticité)
- **Régression polynomiale et non-linéaire**
  - Extension aux relations non-linéaires
  - Gestion du surapprentissage avec la régularisation
  - Ridge, Lasso et ElasticNet
- **TP : Prédiction de prix immobiliers**
  - Préparation et exploration du dataset
  - Construction de modèles de régression progressivement complexes
  - Optimisation et évaluation des performances
  - Application des connaissances à un cas pratique de prédiction immobilière

### **Jour 2 : Algorithmes de Classification**
- **Régression logistique**
  - Principes et probabilités conditionnelles
  - Fonction sigmoïde et interprétation des coefficients
  - Régression logistique binaire et multiclasse
  - Implémentation avec scikit-learn
- **Arbres de décision**
  - Concepts fondamentaux et terminologie
  - Mesures d'impureté (entropie, indice de Gini)
  - Construction et élagage des arbres
  - Avantages et limitations des arbres de décision
- **Évaluation des modèles de classification**
  - Métriques d'évaluation (accuracy, precision, recall, F1-score)
  - ROC, AUC et courbes de gains cumulés
  - Compromis biais-variance
  - Validation croisée pour les problèmes de classification
- **Matrices de confusion et métriques de performance**
  - Construction et interprétation des matrices de confusion
  - Impact des classes déséquilibrées sur les performances
  - Techniques de rééchantillonnage (oversampling, undersampling)
  - TP : Classification de fraudes bancaires

### **Jour 3 : Algorithmes Avancés de Classification**
- **K-Nearest Neighbors (KNN)**
  - Principe de fonctionnement et paramètres
  - Choix optimal du nombre de voisins
  - Distance et métriques de similarité
  - Avantages et inconvénients
- **Support Vector Machines (SVM)**
  - Concepts théoriques et géométrie des hyperplans
  - Marges et vecteurs de support
  - Fonctions noyau (linéaire, polynomial, RBF)
  - Optimisation et réglage des hyperparamètres
- **Naive Bayes**
  - Théorème de Bayes et hypothèse d'indépendance
  - Différentes variantes (Gaussian, Multinomial, Bernoulli)
  - Cas d'usage (classification de texte, filtrage de spam)
  - Forces et faiblesses de l'approche bayésienne
- **TP : Classification multi-classes**
  - Préparation d'un dataset multi-classes
  - Implémentation des différents algorithmes de classification
  - Comparaison des performances et analyse des erreurs
  - Optimisation du meilleur modèle

### **Jour 4 : Apprentissage d'Ensemble**
- **Bagging et Random Forest**
  - Principes du Bootstrap Aggregating (Bagging)
  - Fonctionnement des forêts aléatoires
  - Importance des variables et sélection de caractéristiques
  - Paramètres et optimisation des Random Forest
- **Boosting et Gradient Boosting**
  - Principes du boosting adaptatif (AdaBoost)
  - Gradient Boosting et arbres de décision
  - XGBoost et LightGBM : fonctionnalités avancées
  - Comparaison des performances avec d'autres méthodes
- **Stacking et méthodes d'ensemble avancées**
  - Combinaison de modèles hétérogènes
  - Techniques de méta-apprentissage
  - Optimisation des ensembles et sélection de modèles
- **TP : Compétition de classification**
  - Application de différentes techniques d'ensemble
  - Optimisation complète d'un pipeline ML
  - Analyse comparative des résultats
  - Stratégies pour améliorer les performances

### **Jour 5 : Validation et Optimisation des Modèles**
- **Techniques de validation croisée avancées**
  - Validation croisée stratifiée et temporelle
  - Leave-one-out et validation par bootstrap
  - Techniques pour les données déséquilibrées
- **Optimisation des hyperparamètres**
  - Grid Search et Random Search
  - Optimisation bayésienne
  - Techniques d'optimisation automatique (Hyperopt, Optuna)
- **Gestion du surapprentissage**
  - Détection du surapprentissage (overfitting)
  - Techniques de régularisation
  - Early stopping et pruning
  - Équilibre biais-variance
- **Projet : Construction et optimisation d'un modèle complet**
  - Définition d'un problème de ML réel
  - Préparation et exploration des données
  - Sélection et implémentation des modèles pertinents
  - Optimisation complète et automatisée
  - Présentation et interprétation des résultats

---

## **SEMAINE 3 : Machine Learning Avancé et Préparation au Deep Learning**
*Cette semaine, nous explorerons des techniques plus avancées de Machine Learning, y compris l'apprentissage non supervisé, le traitement du langage naturel et l'analyse de séries temporelles.*

### **Jour 1 : Apprentissage Non Supervisé**
- **Clustering et segmentation**
  - Algorithmes de clustering (K-means, K-medoids)
  - Clustering hiérarchique (ascendant et descendant)
  - DBSCAN et clustering basé sur la densité
  - Évaluation de la qualité du clustering (silhouette, inertie)
- **Réduction de dimensionnalité**
  - Analyse en Composantes Principales (PCA)
  - t-SNE pour la visualisation de données haute dimension
  - UMAP et autres techniques modernes
  - LDA (Linear Discriminant Analysis) et applications
- **Détection d'anomalies**
  - Définition des anomalies et outliers
  - Méthodes statistiques (z-score, IQR)
  - Isolation Forest et One-Class SVM
  - Détection d'anomalies basée sur la densité
  - Évaluation des méthodes de détection d'anomalies
- **TP : Segmentation client avec clustering**
  - Préparation d'un jeu de données clients
  - Application des techniques de réduction de dimensionnalité
  - Implémentation et comparaison des algorithmes de clustering
  - Interprétation des segments et profilage client
  - Recommandations stratégiques basées sur la segmentation

### **Jour 2 : Traitement du Langage Naturel**
- **Prétraitement de texte**
  - Tokenisation et normalisation
  - Suppression des mots vides (stop words)
  - Stemming et lemmatisation
  - Gestion des expressions régulières et du nettoyage avancé
  - Utilisation de NLTK, spaCy et autres bibliothèques
- **Vectorisation (TF-IDF, Word Embeddings)**
  - Bag of Words et représentations vectorielles
  - TF-IDF et pondération des termes
  - N-grammes et caractéristiques contextuelles
  - Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
  - Doc2Vec et phrase embeddings
- **Analyse de sentiment**
  - Principes de l'analyse de sentiment
  - Approches lexicales et basées sur des dictionnaires
  - Classification supervisée pour l'analyse de sentiment
  - Détection de la subjectivité et de la polarité
  - Évaluation des modèles d'analyse de sentiment
- **TP : Classification de textes**
  - Préparation d'un corpus de textes
  - Implémentation du pipeline de prétraitement
  - Vectorisation et extraction de caractéristiques
  - Construction et évaluation de classifieurs de texte
  - Application à l'analyse de sentiment sur des avis clients

### **Jour 3 : Traitement de Séries Temporelles**
- **Caractéristiques des séries temporelles**
  - Définition et composantes (tendance, saisonnalité, cycle, bruit)
  - Stationnarité et tests associés (Dickey-Fuller, KPSS)
  - Autocorrélation et autocorrélation partielle
  - Décomposition des séries temporelles
- **Modèles traditionnels de prévision**
  - Modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
  - Modèles saisonniers (SARIMA)
  - Lissage exponentiel et ses variantes
  - Évaluation des modèles de prévision (MAPE, RMSE temporel)
- **Approches modernes avec Machine Learning**
  - Feature engineering pour les séries temporelles
  - Modèles de régression appliqués aux séries temporelles
  - Techniques d'ensemble pour la prévision
  - Prophet et autres outils modernes de prévision
- **TP : Prévision de ventes avec séries temporelles**
  - Analyse exploratoire d'une série temporelle de ventes
  - Décomposition et identification des patterns
  - Implémentation de modèles ARIMA et de ML
  - Évaluation comparative des approches
  - Génération de prévisions et interprétation des résultats

### **Jour 4 : Préparation au Deep Learning - Fondamentaux**
- **Introduction aux réseaux de neurones**
  - Le perceptron simple : historique et limitations
  - Architecture des réseaux multicouches (MLP)
  - Couches denses (fully connected) et leurs propriétés
  - Dimensionnement des réseaux (nombre de couches et de neurones)
  - Problèmes XOR et autres cas non linéairement séparables
- **Fonction d'activation et propagation**
  - Fonctions d'activation courantes (sigmoid, tanh, ReLU, LeakyReLU)
  - Propagation avant (forward propagation)
  - Rétropropagation du gradient (backpropagation)
  - Descente de gradient et variants (SGD, Adam, RMSProp)
  - Problèmes de disparition et d'explosion du gradient
- **TensorFlow et Keras : premiers pas**
  - Installation et configuration de l'environnement
  - Structure de base d'un programme TensorFlow/Keras
  - Construction d'un modèle simple pas à pas
  - Entraînement, évaluation et prédiction
  - TP : Classification d'images MNIST avec un réseau simple
- **Techniques de régularisation pour les réseaux de neurones**
  - Dropout et ses variantes
  - Batch normalization et layer normalization
  - Régularisation L1 et L2 dans les réseaux profonds
  - Early stopping et callbacks

### **Jour 5 : Optimisation et Techniques Avancées**
- **Optimisation avancée des modèles**
  - Techniques d'optimisation des hyperparamètres (Bayesian Optimization)
  - AutoML et automatisation de la sélection de modèles
  - Pipelines ML complexes avec scikit-learn
  - Feature selection automatique et engineering avancé
- **Interprétabilité des modèles**
  - Importance des features dans différents modèles
  - SHAP (SHapley Additive exPlanations) et LIME
  - Techniques de visualisation pour l'interprétation
  - Compromis entre performance et interprétabilité
- **MLOps : Introduction aux bonnes pratiques**
  - Versioning des données et des modèles
  - Tests unitaires pour le code ML
  - Monitoring basique des performances de modèles
  - Documentation et reproductibilité des expériences
- **Projet intégrateur**
  - Application complète combinant plusieurs techniques de la semaine
  - Pipeline complet de A à Z avec données réelles
  - Analyse comparative de différentes approches
  - Présentation des résultats et recommandations
  - Préparation aux concepts du Deep Learning

---

## **SEMAINE 4 : Deep Learning**
*Cette semaine est entièrement consacrée au Deep Learning, couvrant les architectures principales et leurs applications pratiques.*

### **Jour 1 : Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)**
- **Principes des CNN**
  - Convolution et corrélation croisée
  - Filtres, noyaux et feature maps
  - Pooling (max, average, global)
  - Stride, padding et dimensions des sorties
- **Architectures classiques**
  - LeNet, AlexNet et leurs innovations
  - VGG et l'importance de la profondeur
  - ResNet et les connexions résiduelles
  - Inception/GoogLeNet et les modules parallèles
- **Applications en Computer Vision**
  - Classification d'images
  - Détection d'objets (introduction)
  - Segmentation sémantique (concepts de base)
  - Reconnaissance de motifs et textures
- **TP : Classification d'images avec CNN**
  - Dataset CIFAR-10 ou similaire
  - Construction d'une architecture CNN personnalisée
  - Techniques de data augmentation
  - Évaluation et visualisation des résultats
  - Analyse des erreurs et amélioration du modèle

### **Jour 2 : Transfer Learning et Modèles Pré-entraînés**
- **Concepts du Transfer Learning**
  - Pourquoi et quand utiliser le transfer learning
  - Feature extraction vs fine-tuning
  - Stratégies d'adaptation de domaine
  - Gestion des différences de datasets
- **Modèles pré-entraînés populaires**
  - ImageNet et son impact
  - VGG16/19, ResNet50/101, InceptionV3
  - EfficientNet et optimisation architecture/performance
  - Vision Transformers (ViT) - introduction
- **Implémentation pratique**
  - Utilisation de modèles pré-entraînés avec Keras/TensorFlow
  - Techniques de fine-tuning progressif
  - Gestion des couches gelées et dégelées
  - Optimisation spécifique au transfer learning
- **TP : Classification personnalisée avec Transfer Learning**
  - Application à un problème métier spécifique
  - Comparaison entre entraînement from scratch et transfer learning
  - Optimisation du processus de fine-tuning
  - Évaluation des performances et analyse des gains

### **Jour 3 : Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)**
- **Architecture des RNN**
  - Problèmes des réseaux feedforward avec les séquences
  - Mémoire à court terme et propagation temporelle
  - Vanilla RNN et ses limitations
  - Problème du gradient qui disparaît dans le temps
- **LSTM et GRU**
  - Architecture LSTM et ses portes (forget, input, output)
  - GRU comme simplification des LSTM
  - Comparaison des performances LSTM vs GRU
  - Bidirectional RNN et leurs avantages
- **Applications des RNN**
  - Traitement du langage naturel
  - Analyse de séries temporelles
  - Génération de séquences
  - Traduction automatique
  - Introduction aux mécanismes d'attention
- **TP : Prédiction de séquences avec LSTM**
  - Préparation d'un jeu de données séquentielles
  - Implémentation d'un modèle LSTM/GRU
  - Application à la prédiction de séries temporelles
  - Génération de texte avec un RNN
  - Analyse des performances et optimisation

### **Jour 4 : Apprentissage par Renforcement**
- **Principes de l'apprentissage par renforcement**
  - Concepts fondamentaux (agents, environnements, actions)
  - Processus de décision markoviens (MDP)
  - Récompenses et fonction de valeur
  - Exploration vs. exploitation
  - Politiques et stratégies d'apprentissage
- **Algorithmes Q-learning et Deep Q-Networks**
  - Q-learning tabulaire
  - Deep Q-Networks (DQN)
  - Replay buffer et target networks
  - Améliorations de DQN (Double DQN, Dueling DQN)
  - Problématiques de stabilité et convergence
- **Applications et cas d'usage**
  - Jeux et environnements simulés
  - Robotique et contrôle
  - Optimisation de ressources
  - Personnalisation et recommandation
  - Trading algorithmique
- **TP : Implémentation d'un agent d'apprentissage par renforcement**
  - Mise en place d'un environnement simple (OpenAI Gym)
  - Implémentation d'un agent Q-learning
  - Extension vers un agent DQN
  - Analyse des stratégies apprises et optimisation

### **Jour 5 : Architectures Avancées et Tendances**
- **Transformers et mécanismes d'attention**
  - Mécanisme d'attention et self-attention
  - Architecture Transformer complète
  - BERT, GPT et leurs variantes
  - Applications en NLP et au-delà
- **Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)**
  - Principe des GAN et jeu minimax
  - Architecture basique : Générateur vs Discriminateur
  - Variantes populaires (DCGAN, StyleGAN, CycleGAN)
  - Applications créatives et pratiques
- **Autres architectures émergentes**
  - Autoencodeurs et leurs applications
  - Variational Autoencoders (VAE)
  - Graph Neural Networks (introduction)
  - Neural Architecture Search (NAS)
- **Projet final de Deep Learning**
  - Choix d'un problème complexe nécessitant le Deep Learning
  - Application d'une ou plusieurs architectures vues dans la semaine
  - Optimisation complète du pipeline
  - Analyse des résultats et perspectives d'amélioration
  - Préparation à la mise en production (introduction)

---

## **SEMAINE 5 : Big Data et Déploiement de Solutions ML**
*Cette semaine est consacrée au traitement des données à grande échelle et au déploiement de solutions de Machine Learning.*

### **Jour 1 : Introduction au Big Data et Apache Spark**
- **Concepts fondamentaux du Big Data**
  - Définition et caractéristiques (Volume, Vélocité, Variété, Véracité)
  - Défis du traitement de données massives
  - Architectures distribuées vs centralisées
  - Écosystème Hadoop et ses composants
- **Apache Spark : Architecture et Concepts**
  - RDD (Resilient Distributed Datasets)
  - DataFrames et Datasets
  - Spark SQL et optimisations Catalyst
  - Architecture maître-esclave et gestionnaires de cluster
- **PySpark pour le Machine Learning**
  - MLlib : bibliothèque ML distribuée
  - Pipelines ML avec Spark ML
  - Feature engineering à grande échelle
  - Comparaison avec scikit-learn
- **TP : Premier pipeline Big Data avec Spark**
  - Configuration d'un cluster Spark local
  - Traitement d'un dataset volumineux
  - Implémentation d'un modèle ML distribué
  - Optimisation des performances et monitoring

### **Jour 2 : Bases de Données NoSQL et Stockage Distribué**
- **Introduction aux bases NoSQL**
  - Types de bases NoSQL (Document, Clé-Valeur, Colonnes, Graphe)
  - Théorème CAP et compromis de cohérence
  - Cas d'usage et comparaison avec SQL traditionnel
- **MongoDB pour le stockage de données ML**
  - Structure de documents et collections
  - Requêtes et agrégations complexes
  - Indexation pour les performances
  - Intégration avec les pipelines ML
- **Apache Cassandra et HBase**
  - Stockage colonnaire distribué
  - Modélisation pour les requêtes
  - Écriture et lecture à grande échelle
  - Applications pour l'analytique temps réel
- **TP : Architecture de stockage pour ML**
  - Design d'un schéma de données pour un cas d'usage ML
  - Implémentation avec MongoDB
  - Pipeline d'ingestion et de traitement
  - Tests de performance et scalabilité

### **Jour 3 : Traitement en Temps Réel et Streaming**
- **Apache Kafka : Plateforme de streaming**
  - Architecture producteur-consommateur
  - Topics, partitions et réplication
  - Kafka Streams pour le traitement de flux
  - Intégration avec les systèmes ML
- **Apache Storm et Apache Beam**
  - Traitement de flux en temps réel
  - Spouts et bolts dans Storm
  - Modèle de programmation unifié avec Beam
  - Gestion de la latence et du débit
- **Applications ML en streaming**
  - Scoring de modèles en temps réel
  - Détection d'anomalies en continu
  - Mise à jour incrémentale des modèles
  - Gestion des dérives de données
- **TP : Système de recommandation en temps réel**
  - Pipeline Kafka pour les événements utilisateur
  - Traitement en streaming avec Spark Streaming
  - Scoring de recommandations en temps réel
  - Monitoring et alerting du système

### **Jour 4 : Cloud Computing et MLOps**
- **Plateformes Cloud pour le ML**
  - AWS SageMaker : entraînement et déploiement
  - Google Cloud AI Platform
  - Azure Machine Learning
  - Comparaison des services et pricing
- **Conteneurisation avec Docker**
  - Containerisation d'applications ML
  - Images Docker pour les environnements reproductibles
  - Registres privés et gestion des versions
  - Orchestration basique avec Docker Compose
- **Kubernetes pour le déploiement ML**
  - Concepts de base : pods, services, déploiements
  - Scaling automatique d'applications ML
  - KubeFlow pour les workflows ML
  - Gestion des ressources GPU dans Kubernetes
- **TP : Déploiement ML cloud-native**
  - Containerisation d'un modèle ML avec Docker
  - Déploiement sur Kubernetes
  - Mise en place d'un pipeline CI/CD basique
  - Tests de charge et monitoring

### **Jour 5 : APIs et Microservices pour ML**
- **Design d'APIs REST pour ML**
  - Bonnes pratiques de design d'API
  - Sérialisation et formats de données
  - Gestion des erreurs et codes de statut
  - Documentation avec OpenAPI/Swagger
- **Frameworks pour APIs ML**
  - Flask et FastAPI pour Python
  - Optimisation des performances
  - Gestion de la concurrence et asynchronisme
  - Sécurisation des endpoints ML
- **Architecture microservices**
  - Décomposition d'une application ML monolithique
  - Communication inter-services
  - Patterns de résilience (Circuit Breaker, Retry)
  - Service mesh et observabilité
- **Monitoring et maintenance des modèles**
  - Métriques de performance en production
  - Détection de drift des données et modèles
  - Alerting et dashboards opérationnels
  - Stratégies de rollback et mise à jour
- **TP : API ML complète en production**
  - Développement d'une API FastAPI pour plusieurs modèles
  - Tests automatisés et intégration continue
  - Déploiement avec monitoring complet
  - Simulation de scénarios de production et gestion des incidents

---

## **SEMAINE 6 : Architecture Big Data & IA**
*Cette semaine est consacrée à l'architecture des systèmes Big Data et d'Intelligence Artificielle, aux méthodologies d'analyse, à la conception d'architectures data et aux cycles de vie des modèles.*

### **Jour 1 : Analyse et Stratégie Data**
- **Méthodologie d'analyse des besoins**
  - Identification des problématiques métiers
  - Cartographie des sources de données
  - Évaluation des contraintes techniques
  - Définition des objectifs et KPIs
  - Analyse coûts-bénéfices des projets data
- **Élaboration de stratégies d'analyse**
  - Choix des approches analytiques
  - Définition des KPIs
  - Alignement avec les objectifs métiers
  - Roadmap et priorisation des initiatives data
  - Gouvernance des données
- **Conception d'architecture data**
  - Choix des technologies
  - Scalabilité et performance
  - Intégration avec l'existant
  - Architectures lambda et kappa
  - Stratégies pour le traitement temps réel vs batch
- **Travaux Pratiques**
  - Analyse d'un cas métier réel
  - Élaboration d'une stratégie data
  - Conception d'une architecture adaptée
  - Présentation des solutions proposées
  - Critique et amélioration collaborative

### **Jour 2 : Ingénierie des Données et Base de Données**
- **Processus de collecte de données**
  - Sources de données structurées/non structurées
  - Techniques d'import et d'extraction
  - Validation et nettoyage
  - Ingestion en temps réel vs batch
  - Outils et technologies (Kafka, NiFi, Airflow)
- **Qualification des données**
  - Contrôle qualité
  - Enrichissement
  - Documentation des datasets
  - Métadonnées et catalogage
  - Conformité RGPD et sécurité des données
- **Architecture des bases analytiques**
  - Modélisation pour l'IA
  - Optimisation des requêtes
  - Indexation pour l'analytique
  - Modélisation dimensionnelle vs data vault
  - Architectures polyglot persistence
- **Travaux Pratiques**
  - Pipeline de préparation de données
  - Conception d'une base analytique
  - Tests de performance
  - Implémentation d'un système de qualification
  - Démonstration de l'impact sur les performances analytiques

### **Jour 3 : Machine Learning et Deep Learning en Production**
- **Sélection et optimisation d'algorithmes**
  - Critères de choix selon le contexte métier
  - Compromis performance/interprétabilité/coût
  - Benchmarking et évaluation comparative
  - Optimisation des hyperparamètres à grande échelle
- **Architectures pour le ML/DL**
  - Patterns d'architecture pour l'entraînement distribué
  - Serving de modèles à haute disponibilité
  - Batch vs real-time inference
  - Gestion des versions de modèles
- **Bonnes pratiques de développement**
  - Code reproductible et versionning
  - Tests unitaires pour le ML
  - Documentation technique
  - Conception d'une architecture d'entraînement/inférence
  - Présentation des choix techniques et justification

### **Jour 4 : Amélioration Continue et Production**
- **Cycle de vie des modèles**
  - Monitoring des performances
  - Détection de drift
  - Retraining automatisé
  - Versionnement et rollback
  - Traçabilité et audit des modèles
- **Amélioration continue**
  - A/B testing
  - Optimisation des hyperparamètres
  - Feedback loop
  - Analyse des erreurs et amélioration ciblée
  - Équilibrage exploration/exploitation
- **Déploiement et exploitation**
  - Stratégies de déploiement
  - Monitoring en production
  - Gestion des incidents
  - Optimisation des coûts
  - SLAs et métriques opérationnelles
- **Travaux Pratiques**
  - Setup d'un pipeline MLOps
  - Implémentation du monitoring
  - Scénarios d'amélioration
  - Simulation de dérive des données
  - Mise en place d'un système de retraining automatisé

### **Jour 5 : Visualisation et Cas Pratique**
- **Techniques de visualisation**
  - Choix des représentations
  - Interactivité
  - Storytelling avec les données
  - Tableaux de bord opérationnels vs décisionnels
- **Communication des résultats**
  - Adaptation au public cible
  - Présentation d'insights métier
  - Recommandations actionnables
  - Gestion des biais de présentation
- **Outils de visualisation avancés**
  - Tableau, Power BI pour le business
  - D3.js pour les visualisations custom
  - Plotly et Bokeh pour l'interactivité
  - Intégration dans les applications web
- **Cas pratique intégrateur**
  - Projet complet de bout en bout
  - De l'analyse du besoin à la mise en production
  - Architecture complète d'un système IA
  - Présentation aux parties prenantes
  - Plan de déploiement et de maintenance

---

## **SEMAINE 7 : Révision des Concepts et Soutenances Blanches**
*Cette dernière semaine est consacrée à la révision des concepts clés, à la préparation des présentations orales et aux soutenances blanches.*

### **Jour 1 : Consolidation des Acquis**
- **Révision des concepts fondamentaux**
  - Synthèse des algorithmes de Machine Learning
  - Révision des principes de Deep Learning
  - Clarification des concepts difficiles
  - Questions-réponses sur les points complexes
- **Session de questions-réponses**
  - Éclaircissement des doutes sur la formation
  - Approfondissement des sujets mal compris
  - Discussion sur les cas d'usage réels
  - Partage d'expériences entre participants
- **État des lieux des projets**
  - Évaluation de l'état d'avancement
  - Identification des aspects à mettre en valeur
  - Conseils sur la présentation des limitations
  - Orientation sur les points à prioriser
- **Conseils personnalisés**
  - Rendez-vous individuels avec les formateurs
  - Identification des forces de chaque projet
  - Conseils sur la façon de mettre en valeur le travail réalisé
  - Priorisation des points à aborder lors de la soutenance

### **Jour 2 : Préparation de la Présentation**
- **Structure de la présentation**
  - Éléments clés à inclure dans la présentation
  - Organisation logique du contenu
  - Équilibre entre aspects techniques et business
  - Importance de l'introduction et de la conclusion
- **Création des supports visuels**
  - Conseils sur la création de diapositives efficaces
  - Équilibre texte/images
  - Mise en valeur des résultats et schémas d'architecture
  - Création de visualisations impactantes
- **Techniques de présentation**
  - Conseils pour une communication claire et efficace
  - Gestion du temps d'intervention
  - Techniques pour capter l'attention du jury
  - Comment expliquer des concepts techniques à un public varié
- **Préparation aux questions**
  - Anticipation des questions techniques fréquentes
  - Stratégies pour répondre aux questions difficiles
  - Gestion du stress et de l'improvisation
  - Techniques de reformulation et d'explication simple

### **Jour 3 : Finalisation et Répétitions**
- **Répétitions individuelles et par groupes**
  - Sessions de répétition avec retour constructif
  - Chronométrage et ajustements
  - Amélioration de la fluidité du discours
  - Gestion des supports techniques (slides, démo)
- **Feedback et amélioration**
  - Retours détaillés sur le contenu et la forme
  - Identification des points forts à conserver
  - Aspects à améliorer
  - Ajustements basés sur les retours
- **Révision collective des concepts clés**
  - Session de révision des notions fondamentales
  - Quiz interactif sur les concepts importants
  - Discussion sur les tendances actuelles du domaine
  - Conseils sur les ressources pour continuer à apprendre
- **Préparation logistique**
  - Organisation du planning des soutenances
  - Vérification des aspects techniques (ordinateur, projecteur)
  - Préparation des fichiers nécessaires
  - Conseils pour la gestion du stress

### **Jour 4 : Soutenances Blanches - Première Session**
- **Soutenances (premier groupe)**
  - Présentation du projet (20 minutes)
  - Session de questions-réponses (15 minutes)
  - Délibération du jury
  - Feedback constructif et détaillé
- **Analyse et retours**
  - Points positifs observés
  - Aspects techniques bien maîtrisés
  - Qualité de la communication et de la pédagogie
  - Suggestions d'amélioration ciblées
- **Session de coaching**
  - Conseils individualisés pour chaque participant
  - Stratégies pour améliorer les points faibles identifiés
  - Renforcement de la confiance en soi
  - Préparation mentale pour la soutenance finale

### **Jour 5 : Soutenances Blanches - Deuxième Session et Conclusion**
- **Soutenances (deuxième groupe)**
  - Présentation du projet (20 minutes)
  - Session de questions-réponses (15 minutes)
  - Délibération du jury
  - Feedback constructif
- **Retours et conseils**
  - Feedback détaillé sur la présentation
  - Points forts à conserver
  - Aspects à améliorer
  - Conseils personnalisés pour la soutenance finale
- **Bilan de la formation**
  - Synthèse des compétences acquises
  - Retour sur le parcours d'apprentissage
  - Échange sur les points forts de la formation
  - Partage d'expériences entre participants
- **Perspectives et conclusion**
  - Préparation pour la certification
  - Ressources pour continuer à se former
  - Tendances actuelles du marché Big Data et ML
  - Clôture de la formation

---

## **🎯 Objectifs pédagogiques globaux**
À l'issue de cette formation de 7 semaines, vous disposerez des fondamentaux nécessaires pour :
- Comprendre et appliquer les concepts du Machine Learning et du Deep Learning
- Analyser et traiter des données massives avec les outils appropriés
- Concevoir des architectures de données adaptées aux besoins métiers
- Présenter efficacement des projets techniques à différents publics
- Poursuivre votre apprentissage de manière autonome dans ce domaine en constante évolution

**Bonne formation dans le domaine passionnant du Big Data et de l'Intelligence Artificielle !**