Nos formations pour vos projets

Sensibilisation aux principes d'une IA digne de confiance : biais, transparence, responsabilité.

Découverte d'OpenStack et de ses composants pour le cloud privé / souverain.

Panorama des services AWS et préparation à la certification Cloud Practitioner (CLF-C02).

Découverte des services GCP et des concepts d'architecture cloud.

Panorama du cloud : modèles de services (IaaS/PaaS/SaaS), de gouvernance, enjeux clés et grands principes d'architecture.

Concilier projets IA/IoT et conformité : RGPD, minimisation, sécurité des données.

Prise en main technique des principaux services AWS (compute, stockage, réseau, IAM).

Passerelle GCP à destination des praticiens AWS : équivalences de services.

Tour d'horizon des services fondamentaux : compute, stockage, réseau et bases de données.

Provisionnement d'infrastructure Azure en Infrastructure as Code avec Terraform.

Conception d'architectures AWS et préparation à la certification SAA-C03.

Passerelle GCP à destination des praticiens Azure : équivalences de services.

Installation, configuration et administration d'une plateforme OpenStack.

Mettre en pratique les principes d'IA responsable dans ses projets.

Principes de la virtualisation et articulation avec les environnements cloud.

Méthodologie de conception d'architectures sur Google Cloud.

Architectures distribuées complexes ; préparation SAP-C02.

Mettre en œuvre les exigences opérationnelles d'une IA responsable : traçabilité des jeux de données, détection des biais, explicabilité des modèles, dispositifs de contrôle humain et suivi des dérives.

Concepts du cloud native : microservices, conteneurs, orchestration et CI/CD.

Déploiement et gestion des machines virtuelles et du réseau sur Compute Engine.

Développement d'applications sur AWS ; préparation DVA-C02.

Exploitation, supervision et maintenance d'un cloud OpenStack en production.

Concepts du cloud Azure, services de base, sécurité et tarification ; certification d'entrée.

Préparation à la certification Professional Cloud Architect.

Comprendre le système de management de l'IA et préparer l'examen ISO/IEC 42001 Foundation.

la création et le déploiement de solutions d’IA prêtes à la production à l’aide de services AWS ; préparation AIP-C01.

Conception et déploiement d'applications sans serveur (FaaS, architectures event-driven).

Développement d'applications cloud-native sur GCP (Professional Cloud Developer).

Acquérir les compétences essentielles nécessaires pour planifier, mettre en œuvre, gérer, surveiller, maintenir et améliorer en permanence un système de management de l’intelligence artificielle (SMIA) et préparer l'examen ISO/IEC 42001 Lead Implementer.

Automatisation, CI/CD et opérations à l'échelle ; préparation DOP-C02.

Stratégies et méthodes de migration (les 6R), trajectoire et gestion des risques.

Conception et gestion du réseau sur Google Cloud (VPC, interconnexion, sécurité).

Provisionnement d'une infrastructure OpenStack en Infrastructure as Code avec Terraform.

Administration des environnements Azure : identités, stockage, calcul et réseaux. Certification pivot.

Sécurisation avancée des environnements AWS ; préparation Security Specialty (SCS).

Prise en main de BigQuery : requêtage, modélisation et cas d'usage analytiques.

Acquérir l’expertise nécessaire pour réaliser l’audit des systèmes de management de l’intelligence artificielle (SMIA) et préparer l'examen ISO/IEC 42001 Lead Auditor.

Enjeux de sécurité, modèle de responsabilité partagée, IAM, chiffrement, journalisation et posture (CSPM).

Méthodes et outils de migration d'infrastructures et d'applications vers AWS.

Conception d'un entrepôt de données BigQuery : performance, coûts et administration.

Acquérir les connaissances et les compétences requises pour exceller dans des rôles liés à l’IA et préparer l'examen CAIP ®

Ex « Availability Suite v10 » (obsolète) vers v13. Sauvegarde, réplication et restauration ; base du parcours VMCE+.

Démarche FinOps de bout en bout ; préparation à la FinOps Certified Practitioner.

Préparation à la certification Associate Data Practitioner.

Exploitation et supervision des environnements AWS ; préparation SOA-C02.

Conception de solutions Azure (calcul, réseau, données, sécurité). Niveau expert.

Architecture physique et logique d'un data center : énergie, réseau, résilience.

Préparation à la certification Professional Cloud Database Engineer.

Acquérir l’expertise nécessaire pour gérer, gouverner et réussir la mise en œuvre des stratégies d’IA au sein d’une organisation.

Ex « conception de bases de données » : la certification Database Specialty est retirée (avril 2024) vers repositionner en Data Engineer Associate (pipelines de données).

Certification d'entrée cloud-native : conteneurs, orchestration et écosystème CNCF.

Préparation à la certification Professional Cloud Network Engineer.

La VMCA est retirée ; nouveau parcours VMCE+ (VBR + Veeam ONE + Orchestrator) puis VMCSE (sécurité).

Écosystème monétique, flux de paiement et normes associées. Hors périmètre cloud, à déplacer vers un domaine Paiement / PCI DSS.

Provisionnement d'infrastructure AWS en Infrastructure as Code avec Terraform.

Préparation à la certification Professional Security Operations Engineer.

Former ses équipes à la maîtrise de l'IA conformément à l'article 4 du règlement européen (AI literacy).

CI/CD, Infrastructure as Code et pratiques DevOps sur Azure.

Fondamentaux de l'IA/IA générative sur AWS (Bedrock, SageMaker) ; nouvelle certification très demandée.

Préparation à la certification Professional Machine Learning Engineer.