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CONCEVOIR ET METTRE EN OEUVRE UNE SOLUTION DE DATA SCIENCE DANS AZURE
CONCEVOIR ET METTRE EN OEUVRE UNE SOLUTION DE DATA SCIENCE DANS AZURE
| Type(s) : | PDE |
| Prérequis : | Avant de suivre cette formation, les stagiaires doivent avoir : Des connaissances de base d’Azure ; Une bonne compréhension de la data science (préparation des données et la sélection, l’évaluation et le déploiement des modèles; Des bases de programmation en langage Python et l’utilisation de librairies comme : pandas, scikit-learn, matplotlib, et seaborn. |
| Objectifs : | A l'issue de la formation, les participants seront capables de : Découvrir les services d’Azure supportant la Data Science. Examiner le service Data Science d’Azure Expliquer le déploiement du service de Machine Learning service pour automatiser le pipeline |
| Durée : | 4 Jours - 28 Heures |
Profil du formateur
Formateur consultant, expert, pédagogue et certifié dans son domaine
Méthode pédagogique
La formation est constituée d’apports théoriques et d’exercices pratiques. Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail pour la formation en présentiel, et la gestion en petit groupe (jusqu’à 8 stagiaires) permet un suivi individualisé et adapté. Durant les sessions de formation, un support pédagogique est remis aux stagiaires.
Votre formation est en distanciel
Vous munir : un ordinateur, une connexion internet, une adresse e-mail valide, un équipement audio (micro et enceintes ou casque), une Webcam (facultatif , dans l’idéal) un deuxième écran (facultatif, dans l’idéal)
Suivi, évaluation, sanction
Des tours de table permettent de suivre la progression du stagiaire au fur et à mesure de la formation. Un suivi de la formation est réalisé par une feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur. Un questionnaire de satisfaction et une validation des acquis sont complétés par chaque stagiaire en fin de formation.
Formation sans certification.
Plan du cours
Faire de la Data Science sur Azure
- Vue d'ensemble des options Azure Data Science
- Présentation d'Azure Notebooks
Faire de la Data Science avec Azure Machine Learning Service
- Présentation du service Azure Machine Learning (AML)
- Enregistrer et déployer des modèles ML avec le service AML
Automatiser l'apprentissage automatique avec Azure Machine Learning Service
- Automatiser la sélection des modèles d'apprentissage automatique
- Automatiser le réglage des hyperparamètres avec HyperDrive
Gérer et surveiller les modèles d'apprentissage automatique avec Azure Machine Learning Service
- Gérer et surveiller les modèles d'apprentissage automatique
En partenariat avec Global Knowledge.
