Public visé
Data Analysts, Data Scientists, responsables informatiques, Scrum Masters, Product Owners, ingénieurs logiciels/SRE, ingénieurs et praticiens DevOps.
Prérequis
- Bonne connaissance de la terminologie informatique
- Première expérience dans le domaine IT recommandée
Objectifs pédagogiques
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Exposer les concepts fondamentaux et principes clés de l’AIOps
- Décrire les concepts du Big Data et IA liés à l’AIOps
- Expliquer la relation entre AIOps et MLOps
- Quantifier les résultats avec des métriques clés
- Identifier les défis et opportunités d’utilisation en entreprise
Programme
Qu’est-ce que l’AIOps
- Historique et technologies de base
- Étapes d’un système AIOps
AIOps en entreprise
- Facteurs d’influence et relation DevOps
- Fiabilité et sécurité
Données
- Big Data, sources et types de données
- Traitement des données
Machine Learning
- IA, apprentissage supervisé et non supervisé
- Analytique vs IA
Métriques OPS
- Métriques clés, accords et objectifs
Implémentation
- Problèmes classiques et éthique
- Voies d’implémentation
Certification
- Préparation et passage de l’examen AIOps Foundation (PeopleCert)
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par le passage de la certification AIOps Foundation