A l'issue de cette formation, vous serez en mesure de : \n<\/p>\n
Il est recommandé d’avoir une bonne connaissance de la terminologie informatique ainsi qu’une première expérience dans le domaine IT<\/p>","audience":"
Tout professionnel impliqué dans les opérations informatiques. Inclus sans être restrictif :\n<\/p>\n
L'AIOps (Intelligence Artificielle pour les opérations informatiques) est une approche qui utilise des capacités d'intelligence artificielle pour automatiser et améliorer les opérations informatiques. Il s'agit de combiner des techniques d'analyse de données, de Machine Learning et d'automatisation pour optimiser la gestion des systèmes informatiques et des infrastructures. \nL'AIOPs comble le fossé entre, d'une part, un paysage informatique de plus en plus diversifié, dynamique et difficile à surveiller et, d'autre part, les attentes des utilisateurs qui souhaitent des applications performantes et toujours (ou presque) disponibles.\nCette formation vise à fournir aux participants les principes clés et les concepts fondamentaux ainsi que les technologies de base de l'AIOps : le Big Data et le Machine Learning. Elle prépare également au passage de la certification « AIOps Foundation\u2120 » proposée par le DevOps Institute.<\/p>","objective_plain":"A l'issue de cette formation, vous serez en mesure de : \n\n\n\n- Comprendre les concepts fondamentaux et les principes cl\u00e9s de l\u2019AIOps ;\n- Appr\u00e9hender les concepts g\u00e9n\u00e9raux du Big Data et de l\u2019AI ainsi que la mani\u00e8re dont ils sont li\u00e9s \u00e0 l\u2019AIOps ;\n- Conna\u00eetre la relation entre AIOPs et MLOps ;\n- \u00catre en mesure de quantifier les r\u00e9sultats d\u2019une mise en \u0153uvre d\u2019AIOps \u00e0 l\u2019aide de m\u00e9triques cl\u00e9s ;\n- Comprendre les d\u00e9fis et les opportunit\u00e9s d\u2019utilisation de l\u2019AIOps dans l\u2019entreprise ;\n- Se pr\u00e9parer \u00e0 la certification \u00ab AIOps Foundation\u2120 \u00bb.","essentials_plain":"Il est recommand\u00e9 d\u2019avoir une bonne connaissance de la terminologie informatique ainsi qu\u2019une premi\u00e8re exp\u00e9rience dans le domaine IT","audience_plain":"Tout professionnel impliqu\u00e9 dans les op\u00e9rations informatiques. Inclus sans \u00eatre restrictif :\n\n\n\n- Data Analysts et Data Scientists ;\n- Responsables informatiques ;\n- Scrum Masters, Product Owners ;\n- Ing\u00e9nieurs logiciels ;\n- Ing\u00e9nieurs en fiabilit\u00e9 des sites ;\n- Ing\u00e9nieurs et praticiens DevOps\u2026","contents_plain":"Introduction\n\nQu\u2019est-ce que l\u2019AIOps ?\n\n\n- Historique et pr\u00e9d\u00e9cesseurs.\n- Technologies de base et concepts fondamentaux.\n- Les \u00e9tapes d'un syst\u00e8me AIOps.\nAIOps dans l\u2019entreprise\n\n\n- Facteurs et influences.\n- AIOps et DevOps.\n- AIOps et la fiabilit\u00e9 des sites.\n- AIOps et la s\u00e9curit\u00e9.\nAu c\u0153ur des technologies : la donn\u00e9e\n\n\n- Qu\u2019est-ce que le Big Data ?\n- Les 5 V du Big Data.\n- Sources et types de donn\u00e9es utilis\u00e9s dans AIOps.\n- De la source \u00e0 l\u2019AIOps.\nMachine Learning\n\n\n- AI et Machine Learning (ML).\n- Comment les mod\u00e8les ML apprennent-ils ?\n- Apprentissage supervis\u00e9 ou non supervis\u00e9 ?\n- Analytique vs AI.\n- L\u2019avenir de l\u2019IA dans les OPS.\nAIOps et les m\u00e9triques OPS\n\n\n- M\u00e9triques et op\u00e9rations.\n- M\u00e9triques cl\u00e9s \u00e0 suivre.\n- Accords, objectifs et indicateurs.\nEtat d\u2019esprit des entreprises\n\n\n- Passer de la r\u00e9activit\u00e9 \u00e0 la proactivit\u00e9.\n- Du d\u00e9terminisme au probabilisme.\n- Cas d\u2019utilisation.\nEvaluer l\u2019impact de l\u2019AIOps\n\n\n- AIOps et les m\u00e9triques OPS.\n- AIOps, DevOps et SRE.\n- Am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de l\u2019AI.\n- Visibilit\u00e9 du syst\u00e8me AIOps.\nMettre en oeuvre AIOps dans l\u2019entreprise\n\n\n- Eviter les probl\u00e8mes classiques.\n- Ethique et ML.\n- Les diff\u00e9rentes voies d\u2019impl\u00e9mentation.\nPr\u00e9paration \u00e0 l\u2019examen \u00ab AIOps Foundation\u2120 \u00bb.","outline_plain":"Introduction\n\nQu\u2019est-ce que l\u2019AIOps ?\n\n\n- Historique et pr\u00e9d\u00e9cesseurs.\n- Technologies de base et concepts fondamentaux.\n- Les \u00e9tapes d'un syst\u00e8me AIOps.\nAIOps dans l\u2019entreprise\n\n\n- Facteurs et influences.\n- AIOps et DevOps.\n- AIOps et la fiabilit\u00e9 des sites.\n- AIOps et la s\u00e9curit\u00e9.\nAu c\u0153ur des technologies : la donn\u00e9e\n\n\n- Qu\u2019est-ce que le Big Data ?\n- Les 5 V du Big Data.\n- Sources et types de donn\u00e9es utilis\u00e9s dans AIOps.\n- De la source \u00e0 l\u2019AIOps.\nMachine Learning\n\n\n- AI et Machine Learning (ML).\n- Comment les mod\u00e8les ML apprennent-ils ?\n- Apprentissage supervis\u00e9 ou non supervis\u00e9 ?\n- Analytique vs AI.\n- L\u2019avenir de l\u2019IA dans les OPS.\nAIOps et les m\u00e9triques OPS\n\n\n- M\u00e9triques et op\u00e9rations.\n- M\u00e9triques cl\u00e9s \u00e0 suivre.\n- Accords, objectifs et indicateurs.\nEtat d\u2019esprit des entreprises\n\n\n- Passer de la r\u00e9activit\u00e9 \u00e0 la proactivit\u00e9.\n- Du d\u00e9terminisme au probabilisme.\n- Cas d\u2019utilisation.\nEvaluer l\u2019impact de l\u2019AIOps\n\n\n- AIOps et les m\u00e9triques OPS.\n- AIOps, DevOps et SRE.\n- Am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de l\u2019AI.\n- Visibilit\u00e9 du syst\u00e8me AIOps.\nMettre en oeuvre AIOps dans l\u2019entreprise\n\n\n- Eviter les probl\u00e8mes classiques.\n- Ethique et ML.\n- Les diff\u00e9rentes voies d\u2019impl\u00e9mentation.\nPr\u00e9paration \u00e0 l\u2019examen \u00ab AIOps Foundation\u2120 \u00bb.","summary_plain":"L'AIOps (Intelligence Artificielle pour les op\u00e9rations informatiques) est une approche qui utilise des capacit\u00e9s d'intelligence artificielle pour automatiser et am\u00e9liorer les op\u00e9rations informatiques. Il s'agit de combiner des techniques d'analyse de donn\u00e9es, de Machine Learning et d'automatisation pour optimiser la gestion des syst\u00e8mes informatiques et des infrastructures. \nL'AIOPs comble le foss\u00e9 entre, d'une part, un paysage informatique de plus en plus diversifi\u00e9, dynamique et difficile \u00e0 surveiller et, d'autre part, les attentes des utilisateurs qui souhaitent des applications performantes et toujours (ou presque) disponibles.\nCette formation vise \u00e0 fournir aux participants les principes cl\u00e9s et les concepts fondamentaux ainsi que les technologies de base de l'AIOps : le Big Data et le Machine Learning. 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