Data & AI Master 801
Certification experte en architecture data, machine learning industriel et gouvernance IA. Valide la maîtrise des pipelines MLOps, des modèles avancés et de l'éthique algorithmique.
Key skills
- ✓Architecture de data lakes et lakehouses modernes
- ✓Développement et déploiement de modèles ML en production
- ✓Gouvernance des données et conformité RGPD/AI Act
- ✓Optimisation des pipelines MLOps et monitoring
Market equivalents
This PROVA certification covers the competency scope expected by the following certifications:
Is this right for you?
✓ This certification is right for you if:
- →Data Engineers avec 3+ ans d'expérience
- →ML Engineers souhaitant valider leur expertise MLOps
- →Data Scientists en transition vers l'industrialisation
✗ This certification is not suitable if:
- →Débutants en data science : orientez-vous vers Data Analyst Standard 401 pour acquérir les fondamentaux SQL, Python et visualisation.
- →Experts souhaitant diriger des transformations data à l'échelle entreprise : la certification Data Architecture Fellow Series couvre la stratégie et le leadership.
Prerequisites & eligibility
Aucune condition formelle, mais niveau technique équivalent à 3 ans d'expérience en data engineering ou data science fortement recommandé.
Purchase options
Exam voucher, LMS pathway, bundle packs — build your order
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Upcoming exam sessions
4 sessions per year — March, June, September, December
Skills assessed
Architecture Data Souveraine
Conception d'infrastructures data scalables sur cloud européen avec Delta Lake, Iceberg et stratégies de mesh.
ML Engineering Industriel
Déploiement de modèles en production avec CI/CD, versioning, A/B testing et réentraînement automatisé.
IA Responsable & Conformité
Mise en œuvre de l'AI Act européen, explicabilité des modèles et audit des biais algorithmiques.
Performance & Scalabilité
Optimisation des requêtes distribuées, tuning de modèles et architecture temps réel avec streaming.
Exam format
Curriculum
Architecture Data Moderne
Conception de data lakes et lakehouses avec Delta Lake, Apache Iceberg et Hudi. Architecture data mesh et décentralisation. Streaming temps réel avec Kafka, Flink et Pulsar. Optimisation du stockage columnar (Parquet, ORC). Architecture lambda et kappa. Stratégies de partitionnement et indexation. Intégration multi-cloud et hybrid.
Machine Learning Industriel
Cycle de vie MLOps complet : développement, versioning, déploiement. Feature stores (Feast, Tecton) et feature engineering. Model registry avec MLflow et versioning DVC. Orchestration de pipelines ML avec Airflow, Prefect, Kubeflow. Serving de modèles avec Seldon Core, KServe, BentoML. Monitoring de drift et performance. Stratégies de réentraînement automatisé. CI/CD pour ML.
Gouvernance & Conformité
Application du RGPD aux données d'entraînement. Mise en conformité AI Act européen. Data lineage et traçabilité avec OpenLineage. Catalogage de données avec DataHub, Atlan, Amundsen. Qualité des données et tests automatisés. Gestion des métadonnées et découverte. Politiques d'accès et sécurité des données sensibles. Pseudonymisation et anonymisation.
IA Avancée & Performance
Deep learning en production : optimisation d'inférence, quantization, pruning. Fine-tuning de LLMs et RAG (Retrieval Augmented Generation). Distributed training avec Horovod, DeepSpeed. Explicabilité des modèles : SHAP, LIME, Integrated Gradients. Détection et mitigation des biais algorithmiques. AutoML et Neural Architecture Search. Optimisation hyperparamètres avec Optuna, Ray Tune.
How to fund your certification
3 options to cover the cost of your certification
OPCO — Employer funding
Ask your employer to cover the cost through your OPCO (employee training plan).
Personal — €550 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €715 excl. VAT
Frequently asked questions
Quelle différence avec les certifications AWS/GCP Machine Learning ?
Les certifications cloud US sont vendor-locked et orientées outils propriétaires. PROVA Data & AI Master 801 est agnostique, couvre l'ensemble de la stack moderne (open source et cloud européen), intègre la conformité AI Act et privilégie la souveraineté technologique.
Dois-je maîtriser tous les frameworks ML pour passer l'examen ?
Non. L'examen évalue votre capacité à concevoir des architectures et à industrialiser des modèles, pas à connaître toutes les APIs. Une maîtrise d'un framework majeur (scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow) et des concepts MLOps suffit.
Le LMS de préparation inclut-il des labs pratiques ?
Oui, le parcours comprend 12 labs hands-on avec environnements Jupyter préconfigurés, datasets réels et correction automatisée. Vous pratiquerez sur des cas d'architecture data lake, déploiement MLOps et audit de conformité.
Cette certification est-elle reconnue par les recruteurs européens ?
Oui. Alignée EQF niveau 7 et référencée ESCO, elle est conçue pour le marché européen. De plus en plus d'entreprises françaises, allemandes et belges privilégient les certifications souveraines face aux monopoles américains.
Puis-je passer l'examen en anglais ?
Oui, l'examen est disponible en français et en anglais. Le contenu technique et les cas pratiques sont identiques dans les deux langues.
They got certified
« Enfin une certification qui couvre vraiment le MLOps de bout en bout, pas juste des APIs cloud. Les cas pratiques sur le monitoring de drift et le déploiement Kubernetes étaient très proches de mon quotidien. Le focus sur l'AI Act est un vrai plus pour travailler en Europe. »
« J'ai passé AWS ML Specialty il y a 2 ans. PROVA Data & AI Master 801 va beaucoup plus loin sur la gouvernance et l'architecture moderne. Le contenu sur Delta Lake et data mesh m'a aidée à convaincre ma direction de migrer notre stack. »
« Cette certification m'a permis de passer de data scientist à ML engineer. Les labs sur MLflow, feature stores et CI/CD pour ML étaient exactement ce qu'il me manquait. Le rapport PROVA DNA m'a donné des pistes concrètes pour progresser sur l'infra. »
International recognition
Couvre les domaines de AWS Certified Machine Learning Specialty et Google Professional ML Engineer, avec focus européen sur conformité AI Act et souveraineté data.
AWS et Google Cloud sont des marques déposées d'Amazon et Google respectivement. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Your certification pathway
Before, during, after — the recommended progression
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.