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Formation : Designing and implementing a data science solution on Azure (Microsoft DP-100)
Cours officiel DP-100, préparation à l'examen
Designing and implementing a data science solution on Azure (Microsoft DP-100)
Cours officiel DP-100, préparation à l'examen
Avec cette formation, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour gérer des projets de machine learning dans le cloud. Vous saurez importer et préparer des données, entraîner et déployer des modèles, puis surveiller leur performance. Cette formation s’appuie sur vos bases en Python et en machine learning.
INTER
INTRA
SUR MESURE
Cours pratique
en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande
Disponible en anglais, à la demande
Réf. DSL
4j
- 28h00 Prix : 2850 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts
déjeuners offerts
En option :
Certification :
190 € HT
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Avec cette formation, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour gérer des projets de machine learning dans le cloud. Vous saurez importer et préparer des données, entraîner et déployer des modèles, puis surveiller leur performance. Cette formation s’appuie sur vos bases en Python et en machine learning.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
 | Utiliser Azure Machine Learning pour créer et gérer des projets de machine learning |
| Préparer et charger les données dans Azure |
| Entraîner, évaluer et ajuster des modèles de machine learning |
| Déployer des modèles en production dans le cloud |
| Surveiller les performances des modèles avec MLflow |
| Automatiser les tâches ML avec des pipelines dans Azure Machine Learning |
Public concerné
Data scientists maîtrisant Python et des frameworks comme Scikit-Learn, PyTorch ou TensorFlow, souhaitant créer et gérer des solutions de machine learning dans le cloud.
Prérequis
Bonne maîtrise de Python (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow), des concepts de data science et des services Azure ML.
Vous recevrez par mail des informations permettant de vérifier vos prérequis avant la formation.
Méthodes et moyens pédagogiques
Méthodes pédagogiques
Animation de la formation en français. Support de cours officiel au format numérique et en anglais. Bonne compréhension de l'anglais à l'écrit.
Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Programme de la formation
1 Explorer et configurer l’espace de travail Azure Machine Learning
- Explorer les ressources et les éléments de l’espace de travail Azure Machine Learning.
- Explorer les outils pour interagir avec l’espace de travail.
- Rendre les données disponibles dans Azure Machine Learning.
- Travailler avec les cibles de calcul dans Azure Machine Learning.
- Travailler avec les environnements dans Azure Machine Learning.
2 Expérimenter avec Azure Machine Learning
- Trouver le meilleur modèle de classification avec l’apprentissage automatique automatisé (AutoML).
- Suivre l’entraînement des modèles dans des notebooks avec MLflow.
3 Optimiser l’entraînement de modèles avec Azure Machine Learning
- Exécuter un script d’entraînement en tant que job de commande dans Azure Machine Learning
- Suivre l’entraînement des modèles avec MLflow dans les jobs
- Réaliser une recherche d’hyperparamètres avec un job de balayage (sweep job)
- Exécuter des pipelines dans Azure Machine Learning
4 Gérer et examiner les modèles dans Azure Machine Learning
- Enregistrer un modèle MLflow dans Azure Machine Learning.
- Créer et explorer le tableau de bord Responsible AI pour un modèle dans Azure Machine Learning.
5 Déployer et consommer des modèles avec Azure Machine Learning
- Déployer un modèle sur un point de terminaison en ligne (online endpoint).
- Déployer un modèle sur un point de terminaison par lots (batch endpoint).
Options
Certification : 190 € HT
La réussite de l'examen permet d'obtenir la certification "Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate".
L’option de certification se présente sous la forme d’un voucher ou d’une convocation qui vous permettra de passer l’examen à l’issue de la formation.
Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.
Horaires
les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.
Dates et lieux
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Classe à distance
Dernières places
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Session garantie