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Formation Azure : Concevoir et mettre en oeuvre une solution de Data Science (DP-100)
- Référence : MSDP100
- Durée : 3 jours (21 heures)
- Certification : DP-100
- Eligible CPF : Non
CONNAISSANCES PREALABLES
- 1-Connaissances des fondamentaux Azure
- 2-Compréhension des Data Science, y compris comment préparer des données, former des modèles et évaluer des modèles concurrents afin de sélectionner le meilleur
- 3-Savoir comment programmer dans le langage de programmation Python et utiliser les bibliothèques Python (Pandas, scikit-learn, matplotlib et seaborn)
- 4-Avoir des connaissances de base en langue anglaise car les ateliers seront réalisés sur des VM en anglais
PROFIL DES STAGIAIRES
- Data Scientist
- Toute personne intéressée par création et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique
OBJECTIFS
- Acquérir les connaissances nécessaires sur l'utilisation des services Azure pour développer, former et déployer des solutions Machine Learning
- Apprendre à utiliser le service Azure Machine Learning d’Azure pour automatiser le pipeline de Data Science
METHODES PEDAGOGIQUES
- Mise à disposition d’un poste de travail par participant
- Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
- La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS
- Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
- Attestation de fin de stage adressée avec la facture
FORMATEUR
Consultant-Formateur expert Azure
CONTENU DU COURS
1 - Exploitation de la Data Science sur Azure
- Introduire le processus de Data Science
- Présentation des options de Data Science Azure
- Introduire les blocs-notes Azure
2 - Exploitation de la Data Science avec le service Azure Machine Learning
- Introduction au service Azure Machine Learning (AML)
- Enregistrer et déployer des modèles ML avec le service AML
3 - Automatisation de Machine Learning avec le service Azure Machine Learning
- Automatiser la sélection du modèle Machine Learning
- Automatiser le réglage hyper-paramètre avec HyperDrive
4 - Gestion et surveillance des modèles Machine Learning avec le service Azure Machine Learning
- Gérer et surveiller les modèles Machine Learning
