Dans ce cours Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100), apprenez à maîtriser les solutions d’apprentissage automatique sur le cloud avec Azure Machine Learning. Notre formation vous guide à travers l’ingestion des données, la formation des modèles, le déploiement et la surveillance des solutions dans l’écosystème de Microsoft Azure.
Parfaitement conçue pour ceux ayant déjà des connaissances en Python et en machine learning, cette formation vous permettra d’optimiser vos projets grâce aux meilleurs outils et techniques disponibles. Découvrez comment transformer vos données en décisions avec une stratégie claire et des compétences avancées en Azure Machine Learning.
Module 1 : Concevoir une stratégie d’ingestion de données pour des projets Machine Learning
Module 2 : Concevoir une solution de formation de modèle Machine Learning
Module 3 : Concevoir une solution de déploiement de modèle
Module 4: Explorer les ressources et les actifs de l’espace de travail Azure Machine Learning
Module 5 : Explorer les outils de développement pour l’interaction de l’espace de travail
Module 6 : Rendre les données disponibles dans Azure Machine Learning
Module 7 : Utiliser des cibles de calcul dans Azure Machine Learning
Module 8 : Utiliser des environnements dans Azure Machine Learning
Module 9 : Trouver le meilleur modèle de classification avec le Machine Learning automatisé
Module 10 : Suivre la formation du modèle dans les notebooks Jupyter avec MLflow
Module 11 : Exécuter un script d’entraînement en tant que travail de commande dans Azure Machine Learning
Module 12 : Suivre la formation du modèle avec MLflow dans les travaux
Module 13 : Exécuter des pipelines dans Azure Machine Learning
Module 14 : Effectuer le réglage des hyperparamètres avec Azure Machine Learning
Module 15 : Déployer un modèle sur un point de terminaison en ligne managé
Module 16 : Déployer un modèle sur un point de terminaison de lot
La conception et la mise en œuvre d’une solution de science des données sur Azure (DP-100) est une compétence cruciale pour les professionnels de la donnée souhaitant exploiter la puissance d’Azure pour leurs projets de Machine Learning et d’intelligence artificielle. Cette formation vous guide à travers toutes les étapes nécessaires pour maîtriser Azure Machine Learning, de l’ingestion des données au déploiement des modèles.
Azure est une plateforme cloud de Microsoft, largement utilisée pour le développement et le déploiement de solutions de science des données. Elle offre une gamme d’outils et de services permettant de concevoir, former et déployer des modèles de Machine Learning de manière efficace et scalable.
Une des premières étapes dans tout projet de science des données est l’ingestion des données. Il est essentiel de choisir la source de données appropriée et de déterminer le format optimal pour vos workflows de Machine Learning. Une solution d’ingestion bien conçue garantit que les données sont facilement accessibles et utilisables pour la modélisation.
Identifier les tâches spécifiques de Machine Learning et sélectionner les services appropriés pour l’apprentissage des modèles est crucial. Azure propose divers services qui facilitent ce processus, en offrant des options de calcul flexibles pour répondre aux besoins spécifiques de chaque projet.
Le déploiement est une étape critique pour rendre les modèles accessibles et opérationnels. Azure permet de choisir entre un déploiement en temps réel ou par lots, en fonction des besoins de votre application. Comprendre comment le modèle est consommé aide à choisir la meilleure stratégie de déploiement.
Azure Machine Learning Workspace est l’endroit où vous pouvez gérer tous les aspects de vos projets de Machine Learning. La création et la gestion des ressources et des actifs, tels que les modèles et les datasets, sont facilitées par l’interface intuitive d’Azure.
Pour une interaction efficace avec l’espace de travail Azure Machine Learning, il est important de maîtriser divers outils de développement comme le studio Azure, le SDK Python, et l’interface CLI. Ces outils permettent une gestion et une interaction fluide avec vos projets.
Créer des URI, des banques de données et des ressources de données assure que vos datasets sont toujours disponibles et bien organisés pour les expériences de Machine Learning. Une gestion efficace des données est essentielle pour des résultats précis et reproductibles.
Azure propose diverses options de calcul, y compris des instances de calcul et des clusters, qui permettent de gérer efficacement les ressources nécessaires pour l’entraînement des modèles. Ces cibles de calcul sont optimisées pour offrir des performances élevées et une grande flexibilité.
Les environnements dans Azure Machine Learning jouent un rôle crucial pour garantir que les expériences sont reproductibles et isolées. Utiliser des environnements curés ou créer des environnements personnalisés selon les besoins de votre projet peut améliorer significativement l’efficacité du développement.
Le Machine Learning automatisé permet de prétraiter les données, configurer la caractérisation, et exécuter des expériences pour trouver les meilleurs modèles de classification. Cette approche aide à automatiser et à optimiser le processus de modélisation.
MLflow est un outil puissant pour le suivi des modèles. Configurer MLflow pour suivre les expériences dans les notebooks Jupyter et les travaux permet une gestion et une évaluation efficaces des modèles, en assurant la traçabilité et la reproductibilité des résultats.
Exécuter des scripts d’entraînement en tant que travaux de commande dans Azure Machine Learning et utiliser des paramètres pour ces travaux assure une grande flexibilité et une gestion efficace des expériences.
Déployer des modèles sur des points de terminaison en ligne managés ou de lot permet de rendre les modèles accessibles pour des applications en production. Azure facilite ce processus en offrant des options de déploiement robustes et scalables.
Configurer un espace de recherche, utiliser des méthodes d’échantillonnage et des techniques de réglage des hyperparamètres optimise les performances des modèles. De plus, la création et l’exécution de pipelines dans Azure Machine Learning automatisent et orchestrent les différentes étapes du workflow de Machine Learning.
La maîtrise de la conception et de la mise en œuvre d’une solution de science des données sur Azure ouvre de nombreuses opportunités dans le domaine du Machine Learning et de l’intelligence artificielle. En suivant cette formation, vous serez équipé pour passer l’examen DP-100 avec succès et exploiter pleinement les capacités de Microsoft Azure pour vos projets de science des données.
Qu’est-ce que la conception et la mise en œuvre d’une solution de science des données sur Azure ?
C’est le processus de développement, de formation, de déploiement et de gestion de modèles de Machine Learning en utilisant les outils et services fournis par Azure.
Quelle est la difficulté de l’examen DP-100 ?
L’examen DP-100 évalue les compétences en conception et mise en œuvre de solutions de science des données sur Azure. Avec une préparation adéquate, incluant une compréhension approfondie des modules mentionnés, vous pouvez réussir cet examen.
À quoi sert Azure dans la science des données ?
Azure offre une infrastructure cloud puissante pour le développement et le déploiement de solutions de science des données, facilitant l’ingestion des données, la formation des modèles, et le déploiement en production de manière efficace et scalable.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
Monday to Friday
8:30 AM to 6:00 PM
Tel. 058 307 73 00
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
