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Représentation de la formation : Azure - Concevoir et mettre en oeuvre une solution de Data Science

Azure - Concevoir et mettre en oeuvre une solution de Data Science

Formation à distance
Durée : 21 heures (3 jours)
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Formation créée le 22/12/2021.

Version du programme : 1

Programme de la formation

Objectif de formation : Au cours de cette formation, vous obtiendrez les connaissances nécessaires à l’utilisation des services Azure pour mettre au point, former et déployer des solutions d'apprentissage machine. Examen DP-100 pour la certification Microsoft Azure Data Scientist Associate

Objectifs de la formation

  • Connaître le processus de science des données et le rôle du scientifique des données
  • Utiliser le service d'apprentissage machine Azure afin d’automatiser le processus de science des données de bout en bout
  • Connaître le pipeline d'apprentissage machine et la façon dont AutoML et HyperDrive du service AML peuvent automatiser une partie de ses éléments laborieux
  • Gérer et surveiller automatiquement les modèles d'apprentissage machine dans le service AML

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Data Scientist
  • Data Analysts
Prérequis
  • Avoir de bonnes connaissances des concepts du cloud computing et une expérience des outils et des techniques de la science des données et de l'apprentissage machine en général

Contenu de la formation

  • La science des données sur Azure
    • Introduction au processus de science des données
    • Introduction aux options de science des données d'Azure
    • Introduction à Azure Notebooks
  • Data science avec le service Azure Machine Learning
    • Introduction au service Azure Machine Learning (AML)
    • Enregistrement et déploiement des modèles machine learning avec le service AML
  • Automatisation de l’apprentissage machine avec le service AML
    • Automatisation de la sélection d’un modèle de machine learning
    • Automatisation de Hyperparameter Tuning avec HyperDrive
  • Gérer et surveiller les modèles d'apprentissage machine avec le service AML
    • Gestion et surveillance des modèles d'apprentissage machine
Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique.

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
  • Feuilles de présence
  • Questions orales ou écrites (QCM)
  • Mises en situation
  • Formulaires d'évaluation de la formation
  • Certificat de réalisation de l’action de formation
Ressources techniques et pédagogiques
  • Espace numérique de travail
  • Documents supports de formation projetés
  • Exposés théoriques
  • Etude de cas concrets
  • Quiz en salle
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation

Qualité et satisfaction

Taux de satisfaction des apprenants, nombre d'apprenants, taux et causes des abandons, taux de retour des enquêtes, taux d'interruption en cours de prestation