ITTA propose la formation Train and deploy a machine learning model with Azure Machine Learning (DP-3007), parcours officiel Microsoft Learn. La formation couvre la création d’un workspace Azure ML, le pipeline d’entraînement et de déploiement de modèles ML, l’usage d’AutoML et du designer no-code, le tracking d’expériences MLflow, et le déploiement de modèles sur des points de terminaison en ligne et par lots. Elle s’adresse aux data scientists, data engineers, MLOps engineers et architectes cloud qui industrialisent des projets machine learning sur Azure. Dispensée à Genève, Lausanne et en classe virtuelle interactive.
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Formation Machine Learning Azure a Geneve et Lausanne. 1 jour pour entrainer et deployer un modele ML. Labs cloud Microsoft.
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Les entreprises qui démarrent leur parcours machine learning passent généralement par trois phases. Phase un : un data scientist isolé entraîne des modèles dans un notebook Jupyter local, sauvegarde les fichiers sur un partage réseau, et personne ne sait vraiment quel modèle est en production. Phase deux : l’équipe découvre Git, MLflow et les conteneurs Docker, puis assemble une plateforme bricolée avec quelques scripts bash et beaucoup de stress lors des mises à jour. Phase trois, celle de la maturité MLOps : l’organisation choisit une plateforme gérée qui couvre l’ensemble du cycle (data versioning, training, registry de modèles, déploiement, monitoring, gouvernance) avec des composants éprouvés et une gestion centralisée des accès et des coûts. Azure Machine Learning est l’une des trois grandes plateformes managées de cette catégorie, aux côtés de Amazon SageMaker et Google Vertex AI.
En Suisse romande, le sujet MLOps émerge fortement dans les organisations qui ont validé leurs premiers cas d’usage IA (banque, assurance, santé universitaire, industrie horlogère, logistique) et qui doivent passer du POC isolé à la production maîtrisée. Azure Machine Learning est particulièrement adopté par les organisations déjà engagées sur l’écosystème Microsoft Azure et qui souhaitent une cohérence avec leurs autres services cloud (Azure DevOps, Azure Data Lake, Azure Synapse).
Notre formation Azure Machine Learning au catalogue ITTA :
DP-3007 est un parcours officiel Microsoft Learn court et opérationnel. La formation aborde la création d’un workspace Azure ML, l’organisation des ressources (compute, datastores, environments), l’import et le versioning des données, l’entraînement d’un modèle via plusieurs approches (script Python, designer drag-and-drop no-code, AutoML), le tracking d’expériences avec MLflow intégré, l’enregistrement de modèles dans le model registry, et le déploiement sur des points de terminaison en ligne (online endpoint pour les prédictions temps réel) et par lots (batch endpoint pour les traitements massifs).
Azure Machine Learning fait partie d’un ensemble cohérent de certifications Microsoft Azure AI. La certification AI-102 (Designing and Implementing an Azure AI Solution) couvre l’utilisation des services Azure AI Services (Computer Vision, Document Intelligence, Speech, Language) et inclut une dimension Azure Machine Learning pour le déploiement de modèles personnalisés. La certification DP-100 (Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure) est la certification de référence pour les data scientists Azure et couvre Azure Machine Learning en profondeur, du data preparation au déploiement et au monitoring.
DP-3007 est positionnée comme un parcours d’introduction opérationnel à Azure Machine Learning, complémentaire d’AI-102 pour les profils orientés data science et préparant DP-100 pour les profils qui visent la certification complète.
L’une des particularités d’Azure Machine Learning est de proposer trois approches très différentes pour entraîner un modèle, adaptées à des profils variés.
AutoML permet de générer automatiquement des modèles candidats à partir d’un jeu de données et d’une tâche cible (classification, régression, forecasting, computer vision, NLP). Le système teste plusieurs algorithmes et configurations, optimise les hyperparamètres et propose les meilleurs modèles avec leurs métriques d’évaluation. C’est l’approche recommandée pour démarrer rapidement ou pour des analystes métier sans bagage data science profond.
Designer no-code est une interface drag-and-drop permettant d’assembler visuellement un pipeline ML (préparation, training, évaluation) sans écrire de code. Adaptée aux profils analytiques qui veulent comprendre la mécanique ML sans Python obligatoire.
SDK Python (Azure ML v2) est l’approche « data scientist » classique : code Python avec les bibliothèques azure-ai-ml, entraînement personnalisé, contrôle total. C’est la voie utilisée en production pour les pipelines industrialisés.
La formation aborde les trois approches et aide à identifier laquelle est pertinente selon votre contexte.
Notre audience Azure Machine Learning est variée. On y croise des data scientists déjà à l’aise sur Python et scikit-learn qui découvrent l’industrialisation MLOps sur Azure, des data engineers qui doivent construire des pipelines de training reproductibles, des MLOps engineers en charge des déploiements, du monitoring et des coûts cloud, des architectes cloud Azure qui doivent intégrer une dimension ML dans leur paysage, des chefs de projet IA qui cadrent un projet ML avec leur équipe technique, et des analystes business qui veulent comprendre concrètement ce que peut apporter le ML à leur métier en s’appuyant sur AutoML ou le designer.
Azure Machine Learning s’inscrit dans l’écosystème IA et données plus large. Le sous-domaine science des données et IA appliquée regroupe nos formations data science et IA opérationnelle. Pour les profils qui veulent couvrir l’ensemble des services Azure AI, Azure AI Services couvre Computer Vision, Document Intelligence, Speech, Language et Azure OpenAI Service. Pour le langage Python utilisé en Azure ML, Python propose nos formations Python orientées data et ML.
Côté éditeur, l’ensemble est piloté depuis Microsoft Azure, qui regroupe nos formations sur l’ensemble de la plateforme cloud. Pour les organisations qui combinent ML, BI et data engineering, Microsoft Fabric apporte une plateforme unifiée qui s’articule avec Azure ML pour le déploiement.
ITTA propose un catalogue de formations, Data & AI et Security. Nos formateurs Azure sont formateurs certifiés actifs sur des projets Azure en Suisse romande, ce qui garantit la cohérence des supports officiels Microsoft Learn et la fraîcheur des contenus face aux évolutions très rapides de la plateforme. Les sessions interentreprises se déroulent à Genève et Lausanne, ainsi qu’en classe virtuelle interactive. Pour les équipes data qui souhaitent une formation intra calée sur leur tenant Azure et leurs cas d’usage, nous adaptons les exercices à votre contexte réel.
Faut-il maîtriser Python avant DP-3007 ?
Une base Python est recommandée mais pas obligatoire. La formation couvre AutoML et le designer no-code, qui ne demandent pas de Python. Pour exploiter pleinement le SDK Python et industrialiser des pipelines, une bonne base Python (NumPy, pandas, scikit-learn) est fortement souhaitable.
Azure ML vs Databricks vs Synapse : que choisir ?
Les trois services Microsoft (Azure ML, Azure Databricks, Azure Synapse) ont des recouvrements mais des positionnements distincts. Azure ML est la plateforme MLOps dédiée au cycle complet du machine learning. Databricks excelle sur le big data avec Spark et propose également un environnement ML. Synapse est la plateforme analytics et data warehouse. La formation aborde ces différences pour vous aider à articuler ces services.
Quels coûts attendre sur Azure ML ?
Les coûts dépendent principalement des compute clusters utilisés pour le training et des endpoints déployés. Un point d’attention central est la gestion du shutdown automatique des compute non utilisés, traitée en formation. Les workspaces Azure ML eux-mêmes sont gratuits.
Azure ML supporte-t-il les grands modèles de langage ?
Oui, Azure ML s’intègre avec Azure AI Foundry (ex-Azure AI Studio) pour le fine-tuning et le déploiement de grands modèles de langage. Pour les usages purs LLM (chatbots, RAG, génération), Azure AI Foundry est généralement la voie préférée, et Azure ML reste central pour le machine learning classique et les modèles personnalisés.
Nos sessions Azure ML sont planifiées à Genève et Lausanne, ainsi qu’en classe virtuelle interactive avec un formateur en direct. Les groupes restent à effectif réduit, ce qui permet au formateur de personnaliser les exemples selon votre contexte sectoriel (banque, assurance, santé, industrie, secteur public). Une souscription Azure active (ou un compte d’essai) est nécessaire pour les exercices pratiques, et nos formateurs vous orientent en amont sur la configuration. Pour les équipes data qui forment plusieurs collaborateurs en cohorte, nous proposons des sessions intra avec un programme calé sur votre paysage Azure réel.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
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