Microsoft Azure – Concevoir et mettre en oeuvre une solution de Data Science
Réf. T126-DP100
- (Télé)-Présentiel
INCLUS AVEC NOS FORMATIONS* : 3 mois d’accès à la Bibliothèque Numérique ENI.
*Offre valable pour toute inscription aux sessions inter-entreprises réalisée entre le 10/10/2022 et le 30/06/2023 inclus.
Cours officiel
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Cette formation permet d’acquérir les connaissances et compétences nécessaires pour utiliser les services Azure afin de développer, préparer et déployer des solutions de Machine Learning.
La formation commence par une présentation des services Azure supportant la Data Science. Puis elle se concentre sur le service Data Science et le service de Machine Learning, pour automatiser le pipeline.
Cette formation est axée sur la mise en œuvre de solutions de Data Science avec Microsoft Azure. Elle n’a pas pour but d’enseigner les concepts de la Data Science, les stagiaires sont supposés avoir ces connaissances.
Objectifs
- Définir et préparer l’environnement de développement
- Préparer les données pour la modélisation
- Effectuer l’ingénierie des fonctionnalités
- Développer des modèles
Certification
La formation prépare à l’examen DP-100 – Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure, qui permet d’obtenir la certification Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Pré-requis
- Il est conseillé d’avoir suivi la formation “T126-AZ900 – Microsoft Azure – Notions fondamentales“, ou posséder les connaissances et compétences nécessaires des fondamentaux de la plateforme Azure ;
- Avoir une bonne compréhension de la Data Science : préparation des données, sélection, évaluation et déploiement des modèles ;
- Avoir des connaissances de base de programmation en langage Python et d’utilisation de librairies : pandas, scikit-learn, matplotlib, et seaborn.
Public
Ce cours s’adresse aux Data Scientists et à toute personne impliquée dans la préparation et le déploiement de modèles de Machine Learning.
Documentation
Support de cours officiel en anglais
Travaux pratiques et/ou Labo en anglais
Programme de la formation
Data Science avec Azure
- Présentation du processus de Data Science
- Présentation des options de Azure Data Science
- 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
Automatiser le Machine Learning avec le service Azure Machine Learning
- Automatisation de la sélection d’un modèle de Machine Learning
- Automatisation de Hyperparameter Tuning avec HyperDrive
Gérer et surveiller les modèles de Machine Learning avec le service Azure Machine Learning
- Gestion et surveillance des modèles d’apprentissage
Formation avec un formateur, qui peut être suivie selon l’une des 3 modalités ci-dessous :
1 – Dans la salle de cours en présence du formateur.
2 – Dans l’une de nos salles de cours immersives, avec le formateur présent physiquement à distance. Les salles immersives sont équipées d’un système de visio-conférence HD et complétées par des outils pédagogiques qui garantissent le même niveau de qualité.
3 – Depuis votre domicile ou votre entreprise. Vous rejoignez un environnement de formation en ligne, à l’aide de votre ordinateur, tout en étant éloigné physiquement du formateur et des autres participants. Vous êtes en totale immersion avec le groupe et participez à la formation dans les mêmes conditions que le présentiel. Pour plus d’informations : Le téléprésentiel – notre solution de formation à distance.
Le nombre de stagiaires peut varier de 1 à 12 personnes (5 à 6 personnes en moyenne), ce qui facilite le suivi permanent et la proximité avec chaque stagiaire.
Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail adapté aux besoins de la formation, d’un support de cours et/ou un manuel de référence au format numérique ou papier (pour les sessions inter-entreprises, dans le cas où le support de cours officiel est en anglais, nous offrons en complément, s’il existe, un ouvrage de référence des Editions ENI au format numérique rédigé en français).
Pour une meilleure assimilation, le formateur alterne tout au long de la journée les exposés théoriques, les démonstrations et la mise en pratique au travers d’exercices et de cas concrets réalisés seul ou en groupe.
En début et en fin de formation, les stagiaires réalisent une auto-évaluation de leurs connaissances et compétences en lien avec les objectifs de la formation. L’écart entre les deux évaluations permet ainsi de mesurer leurs acquis.
En complément, pour les stagiaires qui le souhaitent, certaines formations peuvent être validées officiellement par un examen de certification. Les candidats à la certification doivent produire un travail personnel important en vue de se présenter au passage de l’examen, le seul suivi de la formation ne constitue pas un élément suffisant pour garantir un bon résultat et/ou l’obtention de la certification.
Pour certaines formations certifiantes (ex : ITIL, Prince2, DPO, …), le passage de l’examen de certification est inclus et réalisé en fin de formation. Les candidats sont alors préparés par le formateur au passage de l’examen tout au long de la formation.
Feuille de présence, émargée par demi-journée par chaque stagiaire et le formateur ;
Evaluation qualitative de fin de formation, qui est ensuite analysée par l’équipe pédagogique ENI ;
Attestation de fin de formation, remise au stagiaire en main propre ou par courrier électronique.
La formation est animée par un professionnel de l’informatique et de la pédagogie, dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des certifications et/ou testées et approuvées par les éditeurs et/ou notre équipe pédagogique. Il est en veille technologique permanente et possède plusieurs années d’expérience sur les produits, technologies et méthodes enseignés. Il est présent auprès des stagiaires pendant toute la durée de la formation.
