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Formation Feature Store Feast - Centraliser features ML avec Feast

Réf. : FQF835
10 personnes max.
4400€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les concepts fondamentaux du Feature Store avec Feast en formation professionnelle certifiante.
  • Développer des compétences pour installer et configurer Feast dans un contexte entreprise.
  • Concevoir des features réutilisables et online/offline pour pipelines ML scalables.
  • Implémenter des intégrations Feast avec data warehouses et modèles ML.
  • Optimiser la gouvernance des données features pour une productivité accrue.
  • Déployer Feast en production avec monitoring et best practices professionnelles.

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise d'un Feature Store comme Feast, 85% des projets ML échouent en phase scaling selon Gartner, gaspillant des millions en redondances features et temps ingénieurs perdu.

  • Les équipes dupliquent manuellement les données, entraînant des modèles imprécis à 40% et retards produits critiques.

  • Votre carrière stagne sans compétences Feast, tandis que concurrents automatisent pipelines pour ROI x10.

  • L'entreprise risque pertes compétitives massives.

  • Formez-vous maintenant pour sécuriser features centralisées et booster productivité ML dès demain.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Introduction Feature Store : Fondamentaux Feast et installation (outils Python, Docker)

Découvrez les principes du Feature Store via Feast, outil open-source leader pour centraliser les features ML. Installez Feast localement avec Docker et Python, configurez votre premier registry de features, explorez l'architecture offline/online serving. Réalisez des exercices pratiques sur datasets réels, créez votre premier feature view, testez le retrieval basique, et validez les livrables avec un rapport d'installation fonctionnelle en 4 heures de TP guidés.

Module 2Création features Feature Store : Définition et transformation Feast (Pandas, SQL)

Plongez dans la définition de features avec Feast, transformez des données brutes en features exploitables via Pandas et SQL. Créez des feature groups, appliquez des transformations personnalisées, gérez les materializations offline. Pratiquez sur cas concrets d'entreprise comme la prédiction client, intégrez des sources BigQuery ou S3, générez des points historiques, et produisez un catalogue de features réutilisables avec validation qualité en sessions interactives.

Module 3Intégration pipelines Feature Store : Feast avec ML frameworks (Spark, TensorFlow)

Intégrez Feast dans des pipelines ML end-to-end, connectez-le à Spark pour ETL scalables et TensorFlow pour serving online. Configurez des pushers pour real-time features, synchronisez avec Kafka ou Redis, testez la latence serving. Appliquez à un scénario e-commerce réel, déboguez des flux hybrides offline/online, optimisez les coûts compute, et livrez un prototype pipeline intégré avec métriques de performance mesurées en TP avancés.

Module 4Déploiement production Feature Store : Gouvernance et monitoring Feast (Kubernetes, Prometheus)

Déployez Feast en production sur Kubernetes, implémentez la gouvernance avec ACL et versioning features. Configurez Prometheus pour monitoring, gérez les mises à jour schema, scalez pour high-traffic. Simulez un rollout entreprise complet, analysez des métriques drift et freshness, appliquez best practices sécurité, et finalisez par un projet capstone livrable : un Feature Store Feast opérationnel avec dashboard et rapport de déploiement certifiant.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens sur concepts Feature Store Feast.
  • Exercices pratiques évalués par formateurs experts.
  • Projet final : déploiement Feast avec features réelles et soutenance.

Méthode d'apprentissage

  • Méthode par projets concrets inspirés d'entreprises réelles.
  • Accès illimité à replays vidéos et ressources post-formation.
  • Support chat 24/7 avec mentors certifiés Feast.
  • Plateforme e-learning dédiée 6 mois pour révisions approfondies.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Feature Store Feast - Centraliser features ML avec Feast est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Feature Store Feast - Centraliser features ML avec Feast, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Feature Store Feast - Centraliser features ML avec Feast s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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