Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Cours DP-100T01

Classe présentielle

  • Ref. DP-100T01
  • 3 jours
  • Campus Genève / Lausanne
  • CHF 2'300.00

Classe virtuelle

  • Ref. DP-100T01
  • 3 jours
  • Partout
  • CHF 2'300.00

Sur-mesure

  • Ref. DP-100T01
  • A définir
  • Campus ITTA / Site client
  • Sur demande
Introduction 

Data Scientist est un rôle central dans le développement de modèles d’apprentissage automatique. Ce rôle est responsable de la résolution du problème commercial à l'origine du projet. Alors que l’ingénieur de données préparera les données à utiliser pour les modèles, ce dernier déterminera les données nécessaires à la formation des modèles, créera les caractéristiques des modèles à partir des données, déterminera le modèle d’apprentissage automatique à utiliser, formera et évaluera le modèle participe au déploiement du modèle. Souvent, le spécialiste des données doit évaluer plusieurs modèles pour déterminer lequel est le plus performant.

Objectifs 
  • Utiliser les services Azure pour développer, former et déployer des solutions d'apprentissage machine.
Connaissances préalables 
  • Avoir suivi ou maitriser les notions incluses dans le cours suivant : AZ-900T01 - Microsoft Azure Fundamentals
  • Comprendre les Fondamentaux d'Azure
  • Comprendre la science des données, y compris comment préparer des données, former des modèles et évaluer des modèles concurrents afin de sélectionner le meilleur.
  • Avoir une bonne connaissance du langage de programmation Python et des bibliothèques Python : pandas, scikit-learn, matplotlib et seaborn.
Contenu du cours 

Module 1 : Exploitation de la science des données sur Azure

  • Introduire le processus de science des données
  • Présentation des options Azure Data Science
  • Introduire les blocs-notes Azure

 

Module 2 : Exploitation de la science des données avec le service Azure Machine Learning

  • Introduction du service Azure Machine Learning (AML)
  • Enregistrer et déployer des modèles ML avec le service AML

 

Module 3 : Automatisation de l'apprentissage machine avec le service Azure Machine Learning

  • Automatiser la sélection du modèle d'apprentissage automatique
  • Automatiser le réglage hyperparamètre avec HyperDrive

 

Module 4 : Gestion et surveillance des modèles d'apprentissage machine avec le service Azure Machine Learning

  • Gestion et surveillance des modèles d'apprentissage machine
Documentation 
  • Support de cours officiel Microsoft
Examen 

Ce cours prépare à l'examen :

  • DP-100 : Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
  • Cochez la case examen dans le tableau des dates de session pour l'acheter. Un bon d'examen est inclus avec cette formation.
Certification 

Ce cours fait partie du cursus de certification suivant :

  • DP-100 : Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Lab / Exercices 
  • Lab et exercices officiels Microsoft
Formation complémentaire 

Compléter votre cursus en suivant la formation complémentaire suivante :