Microsoft Azure – Conception et implémentation de solutions de Data Science
Informations générales
Objectifs & compétences
Connaître les services d’Azure supportant la Data Science Comprendre comment utiliser les services Azure pour mettre en oeuvre et déployer des solutions Machine Learning Savoir automatiser une solution de Data Science Comprendre comment mettre en oeuvre une surveillance efficace de la solution
Public visé
Data Scientist Toute personne intéressée par création et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique
Pré-requis
Connaissances des fondamentaux Azure Compréhension des Data Science, y compris comment préparer des données, former des modèles et évaluer des modèles concurrents afin de sélectionner le meilleur Savoir comment programmer dans le langage de programmation Python et utiliser les bibliothèques Python (Pandas, scikit-learn, matplotlib et seaborn)
Programme
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 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 AUTOMATISATION DE MACHINE LEARNING AVEC LE SERVICE AZURE MACHINE LEARNING Automatiser la sélection du modèle Machine Learning Automatiser le réglage hyper-paramètre avec HyperDrive GESTION ET SURVEILLANCE DES MODÈLES MACHINE LEARNING AVEC LE SERVICE AZURE MACHINE LEARNING Gérer et surveiller les modèles Machine Learning
Modalités
Méthodes
Tarifs
- Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
- Le dispositif FNE-Formation.
- L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
- Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
- CPF -MonCompteFormation
Lieux & Horaires
Campus : , Ensemble des sites
Distanciel possible : Oui
Prochaines sessions
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Inscription
au 20 / 11 / 2023
: Ensemble des sites
: Distanciel possible
: 21 heures
: 3 jours