Les entreprises cherchent de plus en plus a intégrer le machine learning dans leurs processus. Mais la complexité des environnements et le manque de compétences sur les plateformes adaptees freinent l’adoption. Sans une approche structurée, les projets de ML restent souvent au stade expérimental sans jamais atteindre la production. La formation DP-3014 vous enseigne comment implémenter des solutions de machine learning complètes avec Azure Databricks. De la préparation des données au déploiement des modèles en passant par l’entrainement et l’évaluation. C’est précisément l’objectif de cette formation machine learning Azure Databricks.
Au cours de cette journée intensive, vous apprenez a utiliser les capacités de machine learning d’Azure Databricks pour construire. Entrainer et déployer des modèles predictifs. Vous travaillez avec MLflow pour le suivi des experimentations. Spark MLlib pour l’entrainement distribue et les Feature Stores pour la gestion des variables. Dispensée par des formateurs certifiés MCT chez ITTA à Genève et Lausanne. Cette formation sur labs cloud officiels Microsoft vous prépare à valider l’Applied Skill DP-3014 et a mettre en production des solutions ML robustes dans votre organisation.
Module 1 : Explorez Azure Databricks
Module 2 : Utiliser Apache Spark dans Azure Databricks
Module 3 : Entraîner un modèle Machine Learning dans Azure Databricks
Module 4 : Utiliser MLflow dans Azure Databricks
Module 5 : Régler les hyperparamètres dans Azure Databricks
Module 6 : Utiliser AutoML dans Azure Databricks
Module 7 : Entraîner des modèles Deep Learning dans Azure Databricks
Module 8 : Gérer le Machine Learning en production avec Azure Databricks
Azure Databricks est devenu la plateforme de référence pour le machine learning a grande échelle dans l’écosystème Azure. La combinaison d’Apache Spark pour le traitement distribue. De MLflow pour le suivi des experimentations et du Feature Store pour la gestion des variables créé un environnement complet qui couvre tout le cycle de vie du ML. Pour les entreprises suisses, Azure Databricks offre la scalabilité nécessaire pour entrainer des modèles sur des volumes importants de données tout en beneficiant de la sécurité et de la conformité du cloud Azure. La formation DP-3014 vous permet de maîtriser ces outils et de passer de l’experimentation à la production de modèles ML de manière structurée et reproductible.
La formation couvre l’ensemble du cycle de vie du machine learning dans Azure Databricks. Le premier module porte sur la préparation des données pour le ML. Vous apprenez a nettoyer, transformer et enrichir vos datasets avec PySpark. A gérer les valeurs manquantes et a réaliser le feature engineering nécessaire pour obtenir des modèles performants. Le deuxieme module se concentre sur l’entrainement des modèles.
Vous utilisez Spark MLlib pour entrainer des algorithmes de classification. De regression et de clustering sur des jeux de données distribues. Le troisieme module introduit MLflow pour le tracking des experimentations. Vous apprenez a enregistrer les paramètres, les metriques et les artefacts de chaque run pour comparer objectivement vos modèles. Le quatrieme module couvre le Feature Store de Databricks et la gestion centralisee des variables predictives. Le dernier module porte sur le déploiement des modèles en production avec le Model Registry et les endpoints de serving. Chaque module inclut des exercices pratiques sur labs cloud officiels.
La formation DP-3014 est concue pour les data scientists. Les ingénieur ML et les data engineers qui souhaitent implémenter des solutions de machine learning sur Azure Databricks. Une expérience prealable avec Python et les concepts fondamentaux du machine learning est recommandee. Vous devez comprendre les notions de base comme la différence entre classification et regression. Le surapprentissage et les ensembles d’entrainement et de test. Une familiarite avec Azure Databricks est un avantage mais n’est pas obligatoire. Les professionnels qui ont suivi la formation DP-3011 sur l’analytique de données avec Azure Databricks sont particulièrement bien préparés pour cette formation.
Cette formation vous prépare à l’évaluation Applied Skill DP-3014 de Microsoft. L’examen pratique vous place dans un environnement Azure Databricks réel ou vous devez démontrer votre capacité a préparer des données. Entrainer un modèle, suivre des experimentations avec MLflow et déployer une solution ML fonctionnelle. Les tâches evaluees correspondent à des scénarios professionnels concrets, ce qui garantit que votre validation atteste de compétences directement applicables. L’Applied Skill est enregistre sur votre profil Microsoft Learn et renforcé votre crédibilité aupres des employeurs dans le domaine du machine learning.
En tant que Microsoft Learning Partner. ITTA dispense la formation DP-3014 avec le materiel pedagogique officiel MOC et des labs cloud Microsoft dédiés. Nos formateurs certifiés MCT combinent expertise technique en machine learning et expérience de la plateforme Azure Databricks en environnement professionnel. Les sessions se déroulent à Genève et Lausanne en format presentiel ou en classe virtuelle. Avec des groupes restreints qui favorisent l’interaction et le suivi personnalisé. Vous bénéficiez d’un accès prolonge aux environnements de pratique pour approfondir les exercices après la formation et consolider vos compétences en ML sur Azure Databricks.
Faut-il connaitre Azure Databricks pour suivre la formation DP-3014 ?
Une familiarite avec l’environnement Databricks est un avantage. Si vous debutez sur la plateforme, la formation DP-3011 constitue un excellent prealable pour vous familiariser avec l’écosystème Azure Databricks.
Quelle est la différence entre DP-3014 et DP-604 ?
DP-604 couvre le machine learning dans Microsoft Fabric tandis que DP-3014 se concentre sur Azure Databricks. Les deux formations abordent le ML mais sur des plateformes différentes avec des outils et des architectures distincts.
La formation couvre-t-elle le deep learning ?
La formation se concentre sur le machine learning classique avec Spark MLlib. Le deep learning avec des frameworks comme TensorFlow ou PyTorch sur Databricks fait l’objet de formations specialisees.
Qu’est-ce que MLflow et pourquoi est-il important ?
MLflow est une plateforme open source intégrée nativement dans Azure Databricks qui permet de suivre les experimentations. De versionner les modèles et de les déployer. C’est un outil essentiel pour industrialiser les projets de machine learning.
Peut-on utiliser les compétences acquises avec d’autres clouds que Azure ?
Oui, Databricks est disponible sur Azure, AWS et Google Cloud. Les compétences en Spark MLlib, MLflow et Feature Store sont transferables entre les différents environnements cloud.
La formation est-elle disponible en classe virtuelle ?
Oui, ITTA proposé la formation DP-3014 en presentiel à Genève et Lausanne ainsi qu’en classe virtuelle avec un accès complet aux labs cloud et le même formateur MCT.
Cette formation permet-elle de déployer des modèles en production ?
Oui, le dernier module couvre spécifiquement le déploiement de modèles avec le Model Registry et les endpoints de serving Databricks. Vous permettant de passer de l’experimentation à la mise en production.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
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