Concevoir et mettre en oeuvre une solution de Data Science dans Azure
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Cette formation permet aux participants d’acquérir les connaissances 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 d’Azure supportant la Data Science. Puis elle se concentre sur le SERVICE DATA SCIENCE D’AZURE, le service de Machine Learning service, pour automatiser le pipeline.
Cette formation cible Microsoft Azure et ne fournit pas les connaissances nécessaires pour réaliser de la Data Science, il suppose que les stagiaires ont déjà ces connaissances
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.
Cette formation s’adresse aux Data Scientists et à toute personne impliquée dans la préparation et le déploiement de modèles de Machine Learning
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.
Data Science avec Azure
- Introduction au process de Data Science
- Présentation des options de Data Science Azure
- Introduction à Azure Notebooks
Data Science avec le service Azure Machine Learning
- Introduction au service Azure Machine Learning (AML)
- Enregistrer et déployer les modèles avec le service AML
- Automatiser le Machine Learning avec le service Azure Machine Learning
- Automatiser la sélection d’un modèle Machine Learning
- Automatiser le ”hyperparameter Tuning” avec HyperDrive
- Gérer et surveiller les modèles de Machine Learning avec le service Azure Machine Learning service
- Gestion et surveillances des modèles
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