Formation : Implementing a Machine Learning Solution with Azure Databricks (DP-3014)

Ref. DP-3014
Durée :
1
 jour
Examen :
Optionnel
Niveau :
Intermédiaire

Implementing a Machine Learning Solution with Azure Databricks (DP-3014)

Notre formation « Implementing a Machine Learning Solution with Azure Databricks (DP-3014) » vous dévoilera tous les secrets du Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014), spécialement conçue pour vous outiller des compétences avancées en analyse de données et apprentissage automatique à l’échelle du cloud. Cette formation d’une journée, dirigée par des experts, vous offre une immersion complète dans Azure Databricks, une plateforme polyvalente qui révolutionne l’implémentation de solutions robustes pour les scientifiques de données et les ingénieurs en machine learning.

En parcourant des modules allant de l’exploration de Azure Databricks, l’utilisation d’Apache Spark, jusqu’à l’entraînement de modèles de deep learning avec PyTorch, ce cours : Implementing a Machine Learning Solution with Azure Databricks (DP-3014), vous prépare à exploiter pleinement le potentiel de vos données et à innover dans vos projets professionnels.

Profils des participants

  • Data Scientists
  • Analystes de données
  • Ingénieurs Machine Learning
  • Développeurs logiciels
  • Informaticiens

Objectifs

  • Maîtriser Azure Databricks pour l’analyse de données avec Apache Spark.
  • Acquérir une expérience pratique dans la transformation, l’analyse et la visualisation de données à grande échelle.
  • Développer des compétences en entraînement de modèles d’apprentissage machine et en évaluation de leur performance.
  • Utiliser efficacement MLflow pour la gestion du cycle de vie de l’apprentissage machine.
  • Optimiser les workflows d’apprentissage machine avec le tuning d’hyperparamètres via Hyperopt.
  • Explorer l’automatisation de la construction de modèles avec AutoML dans Azure Databricks.

Connaissances Préalables

  • Maîtrise de Python pour l’exploration de données et l’entraînement de modèles d’apprentissage machine.
  • Connaissance des cadres open-source populaires tels que Scikit-Learn, PyTorch et TensorFlow.

Contenu du cours

Module 1 : Explore Azure Databricks

  • Get started with Azure Databricks
  • Identify Azure Databricks workloads
  • Understand key concepts

Module 2 : Use Apache Spark in Azure Databricks

  • Get to know Spark
  • Create a Spark cluster
  • Use Spark in notebooks
  • Use Spark to work with data files
  • Visualize data

Module 3 : Train a machine learning model in Azure Databricks

  • Understand principles of machine learning
  • Machine learning in Azure Databricks
  • Prepare data for machine learning
  • Train a machine learning model
  • Evaluate a machine learning model

Module 4 : Use MLflow in Azure Databricks

  • Capabilities of MLflow
  • Run experiments with MLflow
  • Register and serve models with MLflow

Module 5 : Tune hyperparameters in Azure Databricks

  • Optimize hyperparameters with Hyperopt
  • Review Hyperopt trials
  • Scale Hyperopt trials

Module 6 : Use AutoML in Azure Databricks

  • What is AutoML?
  • Use AutoML in the Azure Databricks user interface
  • Use code to run an AutoML experiment

Module 7 : Train deep learning models in Azure Databricks

  • Understand deep learning concepts
  • Train models with PyTorch
  • Distribute PyTorch training with Horovod

Documentation

  • Support de cours numérique inclus

Cours complémentaires

Financement Temptraining

ITTA est partenaire de Temptraining, le fonds de formation continue pour les travailleurs temporaires. Ce fonds de formation peut subventionner des formations continues pour toute personne qui travaille pour un employeur assujetti à la Convention collective de travail (CCT) Location de services.

Informations additionnelles

Introduction à Azure Databricks : Implementing a Machine Learning Solution with Azure Databricks (DP-3014)

Azure Databricks se distingue comme une plateforme de choix pour les professionnels de la data science et du machine learning, grâce à son intégration unique d’Apache Spark avec les services cloud. Cette synergie crée un environnement collaboratif optimal, booste les performances de Spark, et facilite l’implémentation de solutions complexes de machine learning à grande échelle. Cette distinction d’Azure Databricks réside dans sa capacité à offrir une plateforme collaborative et performante, conçue spécifiquement pour l’analyse de données et le machine learning.

Exploitez la Puissance d’Apache Spark

Avec Apache Spark, Azure Databricks révolutionne le traitement de données à grande échelle, permettant aux utilisateurs de gérer facilement des clusters, d’exécuter des notebooks interactifs, et de manipuler des ensembles de données massifs. La visualisation des données devient un jeu d’enfant, offrant des insights précieux pour une prise de décision éclairée.

Le Machine Learning Simplifié

Azure Databricks rend le machine learning plus accessible, en fournissant un cadre intuitif pour la préparation des données, l’entraînement et l’évaluation des modèles. Avec MLflow, une gestion simplifiée du cycle de vie du machine learning est à portée de main, permettant le suivi des expériences, la gestion du code, et le partage de modèles, ce qui renforce la collaboration et assure la reproductibilité des projets.

Optimisation et Automatisation avec Hyperparamètres et AutoML

L’optimisation des hyperparamètres avec Hyperopt et l’utilisation d’AutoML pour automatiser la création de modèles de machine learning illustrent la capacité d’Azure Databricks à simplifier et accélérer le développement de modèles. AutoML, en particulier, change la donne en permettant une expérimentation rapide avec différents algorithmes et hyperparamètres, minimisant ainsi le besoin d’interventions manuelles et mettant l’accent sur l’optimisation des performances des modèles.

Entraînement de Modèles de Deep Learning Avancés

Azure Databricks prend pleinement en charge l’entraînement de modèles de deep learning, grâce à l’intégration de frameworks populaires comme PyTorch et à des outils de formation distribuée tels que Horovod. Cette fonctionnalité permet de traiter des ensembles de données volumineux et de réaliser des tâches AI complexes, ouvrant la voie à des innovations dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.

Prix de l'inscription
CHF 850.-
Inclus dans ce cours
  • Formation dispensée par un formateur certifié
  • 180 jours d’accès aux labs Officiels Microsoft
  • Documentation Officielle au format digital
  • Badge de réussite Officiel Microsoft

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lun06Mai09:00lun17:00Genève, Route des Jeunes 33B, 1227 Carouge Etiquettes de sessionDP-3014

lun10Juin09:00lun17:00VirtuelVirtuel Etiquettes de sessionDP-3014

lun10Juin09:00lun17:00Lausanne, Avenue Mon repos 24, 1005 Lausanne Etiquettes de sessionDP-3014

lun15juil09:00lun17:00VirtuelVirtuel Etiquettes de sessionDP-3014

lun15juil09:00lun17:00Genève, Route des Jeunes 33B, 1227 Carouge Etiquettes de sessionDP-3014

lun19Aoû09:00lun17:00VirtuelVirtuel Etiquettes de sessionDP-3014

lun19Aoû09:00lun17:00Lausanne, Avenue Mon repos 24, 1005 Lausanne Etiquettes de sessionDP-3014

lun23Sep09:00lun17:00VirtuelVirtuel Etiquettes de sessionDP-3014

lun23Sep09:00lun17:00Genève, Route des Jeunes 33B, 1227 Carouge Etiquettes de sessionDP-3014

lun28Oct09:00lun17:00VirtuelVirtuel Etiquettes de sessionDP-3014

lun28Oct09:00lun17:00Lausanne, Avenue Mon repos 24, 1005 Lausanne Etiquettes de sessionDP-3014

lun02Déc09:00lun17:00VirtuelVirtuel Etiquettes de sessionDP-3014

lun02Déc09:00lun17:00Genève, Route des Jeunes 33B, 1227 Carouge Etiquettes de sessionDP-3014

Horaires d’ouverture

Du lundi au vendredi, de 8:30 à 18:00.

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