Cette formation est conçue pour vous fournir les compétences nécessaires pour vous lancer en Data Science. Cette formation enseigne aux apprenants comment créer des solutions de bout en bout dans Microsoft Azure. Ils apprendront à gérer les ressources Azure pour l'apprentissage automatique ; exécuter des expériences et former des modèles ; déployer et opérationnaliser des solutions d'apprentissage automatique ; et mettre en œuvre un apprentissage automatique responsable. Ils apprendront également à utiliser Azure Databricks pour explorer, préparer et modéliser des données ; et intégrer les processus d'apprentissage automatique Databricks à Azure Machine Learning.

Ce programme est composé de 6 modules pour vous préparer à passer l'examen DP-100 : Conception et mise en œuvre d'une solution data science sur Azure. L'examen de certification est l'occasion de prouver vos connaissances et votre expertise dans l'utilisation de solutions d'apprentissage automatique à l'échelle du cloud à l'aide d'Azure Machine Learning. Ce cursus vous apprend à tirer parti de vos connaissances existantes de Python et de l'apprentissage automatique pour gérer l'ingestion et la préparation des données, l'entrainement et le déploiement de modèles et la surveillance des solutions d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure. Chaque cours vous enseigne les concepts et les compétences qui sont mesurés par l'examen.

Programme de la formation

Cette formation est structurée suivant le programme officiel de Microsoft pour l'examen DP-100: Conception et mise en œuvre d'une solution data science sur Azure.

Nous vous amenons dans cette formation à découvrir la data science sur Microsoft Azure.

Module 1 : Python pour la data science

Ce module vous permettra de maîtriser les compétences essentielles nécessaires pour travailler efficacement dans le domaine de l'analyse de données. En utilisant le langage de programmation Python, vous apprendrez à manipuler, analyser et visualiser des données, ainsi qu'à construire des modèles prédictifs. Cette formation couvre les bibliothèques populaires telles que NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et scikit-learn, ainsi que des sujets avancés tels que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Grâce à des projets pratiques et des exercices, vous développerez votre capacité à résoudre des problèmes de data science en utilisant Python de manière efficace et créative.

Module 2: Introduction au Machine Learning avec Python

L'apprentissage automatique est la base de la modélisation prédictive et de l'intelligence artificielle. Si vous souhaitez en savoir plus sur les concepts sous-jacents et sur la manière de créer des modèles avec les outils d'apprentissage automatique les plus courants, c'est ici. Dans ce module, vous apprendrez les principes de base de l'apprentissage automatique et comment utiliser des outils et des cadres communs pour entrainer, évaluer et utiliser des modèles d'apprentissage automatique.

Module 3: Microsoft Azure pour les data scientists

L'apprentissage automatique est au cœur de l'intelligence artificielle, et de nombreuses applications et services modernes dépendent de modèles d'apprentissage automatique prédictifs. La formation d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources de calcul. L'apprentissage automatique peut vous faciliter la tâche. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code.

Module 4: Créer et exploiter des solutions d'apprentissage automatique avec Azure

Azure Machine Learning est une plateforme cloud pour la formation, le déploiement, la gestion et la surveillance des modèles d'apprentissage automatique. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser le SDK Azure Machine Learning Python pour créer et gérer des solutions ML prêtes pour l'entreprise.

Module 5: Créer et exploiter des solutions d'apprentissage automatique avec Azure

Au cours de ce module, vous explorerez les différents services d'Azure dédiés à l'apprentissage automatique, tels que Azure Machine Learning, Azure Databricks et Azure Cognitive Services. Vous apprendrez à préparer et à nettoyer les données, à sélectionner les algorithmes appropriés, à entraîner les modèles et à évaluer leurs performances. Vous découvrirez également comment déployer vos modèles d'apprentissage automatique sur Azure, en utilisant des services tels que Azure Container Instances, Azure Kubernetes Service ou Azure Functions. Vous apprendrez à mettre à l'échelle vos solutions d'apprentissage automatique, à les surveiller et à les gérer efficacement.

Module 6: Créer et exploiter des solutions d'apprentissage automatique avec Azure

Ce module vous permettra de développer une expertise dans la création et l'utilisation de solutions d'apprentissage automatique en exploitant les fonctionnalités avancées d'Azure. Vous apprendrez à tirer parti des services cloud d'Azure pour construire, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle..