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Cloud, Kubernetes, MLOps & IA — le manuel pratique

Par Yann Sofian Smatti**

Un livre pratique qui va du serveur Linux jusqu'au modèle d'IA en production : chaque concept est défini, illustré d'un schéma, appuyé par du code exécutable et, quand il y en a, par ses mathématiques (formule, intuition, exemple chiffré). 24 chapitres + 4 annexes, pensés pour des ingénieur·e·s qui veulent comprendre ET faire.

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Ce manuel est en freemium : cet aperçu est libre et ouvert à tous (sommaire complet + le début de chaque chapitre + le glossaire entier). La lecture intégrale — tout le code, les schémas, les maths et les exercices — est elle aussi gratuite : il suffit de créer un compte (aucun paiement, jamais).

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Ce que tu vas apprendre

  • Fondations : Linux & shell, réseau, Git.
  • Conteneurs & cloud : Docker, AWS (identité, réseau, calcul, coûts).
  • Orchestration & IaC : Kubernetes, Terraform.
  • Livraison & exploitation : CI/CD, sécurité & secrets, observabilité.
  • Data & ML en production : Python data, data engineering, fondations ML, DVC, MLflow, MLOps.
  • Intelligence artificielle : ML classique, deep learning, NLP & LLMs, vision, génératif, apprentissage par renforcement, séries temporelles.
  • Capstone + annexes (glossaire, cheat-sheets, troubleshooting, annexe maths).

Le sommaire complet

Aperçu libre ci-dessous : le titre et les premières lignes de chaque chapitre sont publics. Le contenu intégral (code, schémas, maths, exercices) est réservé aux membres — l'inscription est gratuite.

Part 0 — Foundations

Part I — Containers (Docker)

Part II — Cloud (AWS)

Part III — Orchestration (Kubernetes)

Part IV — Infrastructure as Code (Terraform)

Part V — CI/CD & Delivery

Part VI — Security & Secrets

Part VII — Observability

Part VIII — Data & Python

Data engineering

Part IX — Machine Learning in production

Platform track

Part X — Artificial Intelligence

AI application track

Part X — Artificial Intelligence

Part XI — Capstone

Solutions & downloads

Appendices

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