Plan de formation
Module 1: Explorer Azure Databricks
- Bien démarrer avec Azure Databricks
- Identifier les charges de travail Azure Databricks
- Comprendre les concepts clés
- Gouvernance des données en utilisant Unity Catalog et Microsoft Purview
- Exercice – Explorer Azure Databricks
Module 2: Utiliser Apache Spark dans Azure Databricks
- Découvrir Spark
- Créer un cluster Spark
- Utiliser Spark dans les notebooks
- Utiliser Spark pour travailler avec des fichiers de données
- Visualiser les données
- Exercice – Utiliser Spark dans Azure Databricks
Module 3: Effectuer l’apprentissage d’un modèle Machine Learning avec Azure Databricks
- Comprendre les principes du Machine Learning
- Machine Learning dans Azure Databricks
- Préparation des données pour Azure Machine Learning
- Entraîner un modèle Machine Learning
- Évaluer un modèle Machine Learning
- Exercice : effectuer l’apprentissage d’un modèle Machine
- Learning dans Azure Databricks
Module 4: Utiliser MLflow dans Azure Databricks
- Fonctionnalités de MLflow
- Exécuter des expériences avec MLflow
- Inscrire et servir des modèles avec MLflow
- Exercice : utiliser MLflow dans Azure Databricks
Module 5: Régler les hyperparamètres dans Azure Databricks
- Optimiser les hyperparamètres avec Hyperopt
- Passer en revue les essais Hyperopt
- Mettre à l’échelle les essais Hyperopt
- Exercice : optimiser les hyperparamètres pour le Machine
- Learning dans Azure Databricks
Module 6: Utiliser AutoML dans Azure Databricks
- Qu’est-ce qu’AutoML ?
- Utiliser AutoML dans l’interface utilisateur Azure Databricks
- Utiliser du code pour mener une expérience AutoML
- Exercice – Utiliser AutoML dans Azure Databricks
Module 7: Entraîner des modèles Deep Learning dans Azure Databricks
- Comprendre les concepts de Deep Learning
- Entraîner des modèles avec PyTorch
- Distribuer des entraînements PyTorch avec TorchDistributor
- Exercice : Entraîner des modèles Deep Learning sur Azure Databricks
Module 8: Gérer le Machine Learning en production avec Azure Databricks
- Automatiser vos transformations de données
- Découvrir le développement d’un modèle
- Découvrir les stratégies de modèle de déploiement
- Explorer la gestion des versions et de cycle de vie des modèles
- Exercice – Gérer un modèle Machine Learning
La littérature et les diapositives de présentation en classe sont en langue française. L’environnement de laboratoire technique incluant les étapes de configuration est disponible en anglais.
Connaissances pré-requises recommandées
- Expérience en programmation Python pour le Machine Learning
- Connaissance des concepts fondamentaux du ML et de la Data Science
- Compréhension des algorithmes ML et des techniques d’optimisation
- Familiarité avec Azure Databricks et son environnement
- Expérience avec les bibliothèques ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Connaissance des principes de Big Data et du traitement distribué
- Compréhension des pipelines ML et MLOps
- Expérience avec le versionnage et le suivi des expériences
- Familiarité avec les concepts de cloud computing
- Connaissance de base en SQL et manipulation de données
Article/rédaction Eccentrix Corner
Implémenter une solution Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014)
La formation Implémenter une solution Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014) s’adresse aux ingénieurs data, scientifiques des données et professionnels IT souhaitant concevoir et déployer des solutions de Machine Learning avancées en exploitant les capacités d’Azure Databricks. Ce cours met l’accent sur la préparation des données, la modélisation et le déploiement des modèles tout en tirant parti des pipelines d’intégration et d’analyse avancée d’Azure Databricks.
Les participants acquerront des compétences essentielles pour développer et intégrer des solutions Machine Learning efficaces dans des environnements cloud complexes.
Pourquoi suivre cette formation ?
Azure Databricks est une plateforme puissante pour l’ingénierie des données et le Machine Learning. En suivant ce cours, vous apprendrez à exploiter les fonctionnalités avancées de Databricks pour développer des modèles prédictifs précis et des flux de travail automatisés, tout en intégrant facilement vos solutions dans des environnements cloud.
Ce cours vous prépare à relever les défis modernes liés à la gestion et à l’analyse des données, en transformant vos capacités en Machine Learning.
Compétences développées pendant la formation
Préparation et gestion des données
Apprenez à nettoyer, transformer et organiser des ensembles de données volumineux pour des modèles Machine Learning.Conception et déploiement de modèles
Maîtrisez les techniques pour concevoir des modèles prédictifs et les déployer efficacement dans des environnements cloud.Optimisation des flux de Machine Learning
Automatisez les pipelines de Machine Learning pour améliorer les performances et la productivité.Utilisation des fonctionnalités d’Azure Databricks
Exploitez les outils avancés d’Azure Databricks pour gérer des projets de Machine Learning complexes.Collaboration et intégration
Intégrez vos solutions avec d’autres services Azure et collaborez efficacement avec des équipes multidisciplinaires.Analyse avancée et reporting
Développez des visualisations interactives et des rapports basés sur des modèles Machine Learning.
Une formation pratique, animée par des experts
Cette formation est dispensée par des formateurs certifiés Azure qui offrent une combinaison d’enseignement théorique et d’exercices pratiques. Les participants travailleront sur des cas réels pour acquérir des compétences applicables immédiatement dans des environnements professionnels.
À qui s’adresse cette formation ?
- Ingénieurs data responsables de projets de Machine Learning
- Scientifiques des données cherchant à optimiser leurs flux de travail
- Architectes cloud souhaitant intégrer des modèles Machine Learning dans des solutions existantes
- Professionnels IT désirant se spécialiser dans l’analyse avancée et le Machine Learning
Maîtrisez le Machine Learning avec Azure Databricks
La formation Implémenter une solution Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014) vous prépare à exploiter pleinement les capacités d’Azure pour concevoir et déployer des solutions avancées. Inscrivez-vous dès aujourd’hui pour transformer vos compétences en Machine Learning et offrir des résultats concrets à votre organisation.
Questions fréquemment posées - formation Azure ML Databricks (FAQ)
Quels sujets sont couverts dans cette formation ?
Préparation des données, modélisation, optimisation des flux de Machine Learning et intégration dans Azure.
Quels outils sont utilisés pendant le cours ?
Les participants travailleront avec Azure Databricks, AutoML et d’autres outils Azure.
Faut-il une expérience préalable en Machine Learning ?
Une compréhension de base des concepts de Machine Learning et de l’ingénierie des données est recommandée.
La formation inclut-elle des exercices pratiques ?
Oui, des exercices interactifs et des scénarios concrets sont intégrés pour renforcer l’apprentissage.
Comment cette formation peut-elle bénéficier à mon organisation ?
Elle permet de développer des solutions Machine Learning robustes et intégrées pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise.
Les concepts enseignés s'appliquent-ils à d'autres plateformes cloud ?
Bien que centrée sur Azure, de nombreux principes peuvent être adaptés à d’autres environnements cloud.
