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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
Sans maîtriser Lua 2026, vos pipelines ML restent lents et manuels, augmentant les temps de déploiement de 40% selon Gartner, entraînant des coûts opérationnels exorbitants pour l'entreprise, jusqu'à 25% de perte de compétitivité face aux concurrents automatisés.
Les data engineers novices risquent la stagnation carrière, avec 60% des postes MLOps exigeant des skills scripting avancés d'ici 2026.
Les modèles TensorFlow PyTorch sous-exploités génèrent des erreurs récurrentes, freinant l'innovation et exposant à des pertes clients.
Investissez dès maintenant en formation certifiante pour sécuriser votre expertise ML professionnelle.
Découvrez la syntaxe essentielle de Lua 2026 à travers des exercices pratiques sur variables, boucles et fonctions, en intégrant une première connexion TensorFlow pour charger des datasets simples, réalisez des scripts de manipulation de données ML, testez en live sur des cas concrets d'entreprise, produisez vos premiers livrables scriptés prêts pour MLOps, bénéficiez de retours immédiats du formateur pour consolider vos acquis novices.
Plongez dans les modules Lua 2026 pour structurer du code réutilisable, intégrez PyTorch via des bindings Lua pour entraîner des modèles basiques, codez des fonctions d'optimisation de tenseurs, appliquez sur datasets réels comme MNIST, générez des visualisations automatisées, collaborez en sessions pratiques distancielles, validez vos scripts par des tests unitaires intégrés à des pipelines MLOps naissants.
Maîtrisez la gestion d'exceptions en Lua 2026 pour des scripts robustes, déboguez des intégrations TensorFlow complexes avec outils comme LuaJIT, construisez des pipelines de préprocessing ML, simulez des scénarios d'entreprise avec données volumineuses, optimisez les performances via profiling, produisez des rapports d'erreurs automatisés, renforcez vos compétences pratiques pour une production MLOps fiable.
Explorez les API Lua 2026 pour interfacer avec des serveurs MLOps, déployez des modèles PyTorch entraînés via conteneurs Docker scriptés en Lua, automatisez les inférences en temps réel, testez sur cas d'usage industriels comme la prédiction, intégrez monitoring basique avec logs Lua, finalisez des scripts déployables, gagnez en autonomie pour des projets professionnels certifiants.
Synthétisez vos acquis en réalisant un pipeline MLOps end-to-end avec Lua 2026, combinant TensorFlow pour feature engineering et PyTorch pour training, déployez sur cloud simulé, évaluez les performances avec métriques personnalisées, présentez votre projet en distanciel au groupe, recevez une certification professionnelle, accédez à des ressources post-formation pour une application immédiate en entreprise.
La formation Formation Lua 2026 - Maîtriser le scripting ML pour MLOps 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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation Lua 2026 - Maîtriser le scripting ML pour MLOps, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Lua 2026 - Maîtriser le scripting ML pour MLOps s'effectue à travers :
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.
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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Machine Learning & MLOpsQualiopi
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Intelligence ArtificielleQualiopi
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