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Formation Looker - Optimiser MLOps et dashboards avancés

Réf. : RXN105
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
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser LookML avancé pour modéliser des datasets ML complexes en entreprise
  • Développer des dashboards interactifs intégrant PyTorch et TensorFlow pour l'analyse MLOps
  • Implémenter des pipelines automatisés Looker avec outils MLOps professionnels
  • Optimiser les performances de requêtes pour des compétences certifiantes en BI avancée
  • Concevoir des visualisations prédictives liant formation professionnelle à des cas réels
  • Déployer des modèles sécurisés en production via Looker et pratiques MLOps

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 avancée de Looker en MLOps, 65% des data teams perdent 20h/semaine sur dashboards manuels, entraînant des retards projets ML estimés à 150k€/an par équipe selon Gartner.

  • Les entreprises subissent une concurrence accrue, avec 40% des modèles ML sous-exploités faute de visualisations scalables, risquant pertes marché et turnover ingénieurs à 25%.

  • Votre carrière stagne sans compétences certifiantes, exposant à l'obsolescence face à l'IA générative.

  • Investissez dès maintenant pour sécuriser performances et ROI.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Looker LookML avancé : modélisation de données ML (TensorFlow, PyTorch)

Découvrez les joins persistants et extensions LookML pour structurer des datasets issus de TensorFlow et PyTorch, appliquez des transformations scalables sur des volumes massifs, réalisez des exercices pratiques de modélisation persistente, générez des vues optimisées pour MLOps, testez en temps réel avec des cas d'entreprise concrets, produisez un livrable modélisé prêt pour dashboards avancés, consolidez vos compétences professionnelles certifiantes dès la première journée.

Module 2Dashboards Looker et intégration MLOps : visualisations dynamiques (PyTorch metrics)

Construisez des dashboards exploratoires avec filtres croisés et drill-throughs avancés, intégrez métriques PyTorch via APIs sécurisées, simulez des workflows MLOps en live, optimisez les rendus pour 100k+ datapoints, pratiquez sur datasets réels d'entraînement ML, déployez des embeds interactifs pour stakeholders, validez par peer-review vos créations, obtenez des templates prêts-à-l'emploi pour booster la productivité en entreprise.

Module 3Pipelines Looker et automation MLOps : déploiement TensorFlow (scheduled runs)

Configurez des scheduled queries et PDTs pour pipelines MLOps fluides, liez TensorFlow models à Looker via UDFs custom, automatisez les extractions BigQuery avec triggers avancés, testez la résilience sur failures simulés, développez des scripts Git-integrated pour CI/CD, analysez des logs de performance en groupe, produisez un pipeline end-to-end fonctionnel, renforcez vos compétences certifiantes pour environnements production enterprise.

Module 4Optimisation et gouvernance Looker MLOps : security et scaling (full stack)

Implémentez row-level security et content validators pour gouvernance ML stricte, scalez avec remote functions et fusions avancées, benchmarkez performances TensorFlow/PyTorch dans Looker, résolvez bottlenecks réels via profiling tools, finalisez un projet capstone avec déploiement live, recevez feedback mentoré personnalisé, exportez portfolio certifiant, appliquez immédiatement en formation professionnelle pour gains ROI immédiats.

Méthode d'évaluation

  • Quiz technique LookML et MLOps (80% seuil de réussite)
  • Projet final : dashboard MLOps déployé avec TensorFlow/PyTorch
  • Évaluation peer-review et attestation Qualiopi certifiante

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique hands-on avec datasets ML réels
  • Cas d'études entreprises Fortune 500 sur Looker MLOps
  • Mentorat individuel par experts certifiés TensorFlow/PyTorch
  • Accès illimité ressources post-formation (6 mois)

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Looker - Optimiser MLOps et dashboards avancés 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 Looker - Optimiser MLOps et dashboards avancés, 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 Looker - Optimiser MLOps et dashboards avancés 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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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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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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