Concevoir et mettre en œuvre une solution Data Science sur Azure (DP-100T01)
Plan de formation
Module 1: Explorer et configurer l’espace de travail Azure Machine Learning
- Explorer les ressources et les actifs de l’espace de travail Azure Machine Learning
- Explorer les outils de développement pour l’interaction de l’espace de travail
- Rendre les données disponibles dans Azure Machine Learning
- Utiliser des cibles de calcul dans Azure Machine Learning
- Utiliser des environnements dans Azure Machine Learning
Module 2: Tester Azure Machine Learning
- Trouver le meilleur modèle de classification avec le Machine Learning automatisé
- Suivre la formation du modèle dans les notebooks Jupyter avec MLflow
Module 3: Optimiser l’apprentissage des modèles avec Azure Machine Learning
- Exécuter un script d’entraînement en tant que travail de commande dans Azure Machine Learning
- Suivre la formation du modèle avec MLflow dans les travaux
- Effectuer le réglage des hyperparamètres avec Azure Machine Learning
- Exécuter des pipelines dans Azure Machine Learning
Module 4: Gérer et examiner les modèles dans Azure Machine Learning
- Inscrire un modèle MLflow dans Azure Machine Learning
- Créer et explorer le tableau de bord d’IA responsable d’un modèle dans Azure Machine Learning
Module 5: Déployer et consommer des modèles avec Azure Machine Learning
- Déployer un modèle sur un point de terminaison en ligne managé
- Déployer un modèle sur un point de terminaison de lot
Module 6: Développer des applications IA génératives dans Azure
- Planifier et préparer le développement de solutions IA sur Azure
- Choisir et déployer des modèles à partir du catalogue de modèles dans le portail Azure AI Foundry
- Développer une application IA avec le Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Foundry
- Prise en main du flux d’invite pour développer des applications de modèle de langage dans Azure AI Foundry
- Développer une solution basée sur RAG avec vos propres données à l’aide d’Azure AI Foundry
- Ajuster un modèle de langage avec Azure AI Foundry
- Implémenter une solution IA générative responsable dans Azure AI Foundry
- Évaluer les performances de l’IA générative dans le portail Azure AI Foundry
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
Avant d’assister à cette formation, les étudiants doivent avoir:
- obtenu la certification Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP900) ou avoir les connaissances équivalentes.
- compris la science des données, y compris la préparation des données, la formation des modèles et l’évaluation des modèles en compétition pour choisir le meilleur.
- programmé dans la langue de programmation Python et utilisé les bibliothèques Python: Pandas, Scikit-learn, Matplotlib et Seaborn.
Titre de compétences et certification
Caractéristiques de l’examen
- Code: DP-100
- Titre: Conception et implémentation d’une solution de science des données sur Azure
- Durée: 120 minutes
- Nombre de questions: 40 à 60
- Format de questions: À choix multiples, à réponses multiples, basé sur des scénarios
- Note de passage: 700 de 1000
- Coût: 0$ (inclus dans votre formation)
Sujets de l’examen
- Concevoir et préparer une solution de Machine Learning
- Explorer les données et entraîner des modèles
- Préparer un modèle pour le déploiement
- Déployer et réentraîner un modèle
Consulter tous les détails de l’examen sur Microsoft Learn >>
Articles Eccentrix Corner : Ressources Azure Data Scientist Associate DP-100
Explorez nos articles techniques sur Azure Data Scientist Associate DP-100 publiés sur Eccentrix Corner. Ces ressources approfondissent les concepts clés, partagent les meilleures pratiques et fournissent des guides pratiques pour maximiser votre apprentissage et votre réussite à la certification. Nos experts partagent des perspectives concrètes pour vous aider à maîtriser la science des données sur Microsoft Azure.
Formation Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (DP-100)
La formation Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (DP-100) offre aux professionnels les compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre des solutions de science des données à l’aide de Microsoft Azure. Ce cours se concentre sur la création et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique, la gestion des ensembles de données et l’utilisation d’Azure Machine Learning pour résoudre des problèmes réels.
Idéale pour les data scientists, les développeurs et les professionnels IT, cette formation prépare également les participants à réussir l’examen DP-100 et à valider leur expertise dans la création de solutions de science des données percutantes.
Pourquoi choisir la formation Azure Data Scientist Associate ?
La science des données est à la pointe de l’innovation, alimentant la prise de décision et les perspectives dans tous les secteurs. Cette formation permet aux participants de tirer parti des outils puissants d’Azure pour créer, former et déployer des modèles d’apprentissage automatique. La certification Azure Data Scientist Associate démontre votre capacité à transformer des données brutes en informations exploitables à l’aide de technologies cloud de pointe.
Grâce à des exercices pratiques et aux conseils d’experts, vous développerez des compétences directement applicables aux projets de science des données, faisant de vous un acteur clé dans toute organisation orientée données.
Compétences développées pendant la formation
Préparer et gérer des ensembles de données
Apprenez à nettoyer, prétraiter et structurer les données pour les modèles d’apprentissage automatique à l’aide des outils Azure.Former et évaluer des modèles d’apprentissage automatique
Acquérez une expertise dans la formation de modèles à l’aide d’Azure Machine Learning, le réglage des hyperparamètres et l’évaluation des performances.Mettre en œuvre des pipelines d’apprentissage automatique
Maîtrisez la création et l’optimisation de pipelines pour automatiser les flux de travail et améliorer l’évolutivité.Déployer des modèles d’apprentissage automatique
Apprenez à déployer des modèles formés en tant que services web, à les intégrer dans des applications et à surveiller leurs performances.Optimiser les performances des modèles
Utilisez des outils tels qu’Azure Machine Learning Designer pour améliorer la précision, l’efficacité et l’évolutivité de vos solutions.Sécuriser et gérer les environnements d’apprentissage automatique
Comprenez comment protéger les données sensibles, gérer les ressources et garantir la conformité avec les meilleures pratiques de sécurité Azure.
Formation interactive dirigée par un instructeur pour une expérience pratique
La formation Azure Data Scientist Associate est animée par des instructeurs certifiés Microsoft qui fournissent des conseils d’experts et des scénarios réels. Les participants s’engageront dans des exercices interactifs pour développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique, garantissant une expérience pratique avec les outils Azure Machine Learning.
Ce cours ne vous prépare pas seulement à l’examen DP-100, mais vous dote également de compétences pratiques pour relever les défis réels en science des données.
À qui s’adresse cette formation ?
Cette formation est idéale pour :
- Les data scientists souhaitant améliorer leurs compétences avec les outils Azure Machine Learning
- Les développeurs intéressés à intégrer des modèles d’apprentissage automatique dans des applications
- Les professionnels IT préparant la certification Azure Data Scientist Associate (DP-100)
- Les organisations cherchant à exploiter des solutions avancées de science des données pour améliorer la prise de décision
Faites progresser votre carrière avec l’expertise en science des données Azure
La formation Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (DP-100) vous offre les compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre des solutions avancées de science des données dans Azure. Inscrivez-vous dès aujourd’hui pour obtenir une certification reconnue à l’échelle mondiale et faire progresser votre carrière en science des données.
Stratégies de réussite pour l'examen DP-100
Maîtriser la certification DP-100 nécessite plus que des connaissances techniques – une préparation stratégique, une gestion efficace du temps et une performance mentale optimale sont tout aussi cruciales pour le succès.
Statistiques et taux de réussite DP-100
- Taux de réussite moyen : 65-70% au premier essai (moyenne du niveau Associé Microsoft)
- Fourchette de scores la plus courante : 720-780 pour les candidats réussissant
- Temps d’étude moyen : 6-8 semaines pour les scientifiques des données expérimentés
- Taux de reprise : 25-30% des candidats nécessitent une seconde tentative
- Principales zones d’échec : Pipelines Azure Machine Learning (35%), déploiement et surveillance de modèles (31%), préparation de données et ingénierie des fonctionnalités (27%)
Comparaison des méthodes d'étude
| Approche d'étude | Temps | Réussite | Idéal pour |
|---|---|---|---|
|
Pratique seule |
4-5 sem. |
45-55% |
Scientifiques de données expérimentés |
|
Documentation + pratique |
6-7 sem. |
70-75% |
Apprenants méthodiques |
|
Formation + labs + pratique |
6-8 sem. |
85-90% |
Préparation complète |
|
Tests pratiques seulement |
2-3 sem. |
35-45% |
Non recommandé |
Approche d'étude stratégique
- Créez un calendrier d’étude de 6-8 semaines – Ne révisez pas à la dernière minute pour cette certification de niveau associé
- Suivez la règle 70-20-10 – 70% de pratique pratique avec Azure ML Studio et Python, 20% de lecture de documentation, 10% d’examens pratiques
- Concentrez-vous sur l’apprentissage basé sur des scénarios – DP-100 met l’accent sur les flux de travail d’apprentissage automatique du monde réel plutôt que sur la mémorisation
- Étudiez par blocs concentrés de 90 minutes avec des pauses de 15 minutes pour maximiser la rétention
Pièges d'examen courants à éviter
- Ne confondez pas le concepteur Azure Machine Learning avec les notebooks – comprenez quand utiliser le concepteur ML visuel vs. les approches code-first
- Scénarios d’entraînement de modèles vs. déploiement de modèles – connaissez la différence entre les flux de travail d’expérimentation et de déploiement en production
- Surveillance de la dérive des données vs. dérive des modèles – distinguez entre les changements de données d’entrée et la dégradation des performances du modèle
- Cibles de calcul et leurs objectifs – comprenez quand utiliser les instances de calcul, les clusters et les clusters d’inférence
- AutoML vs. entraînement de modèles personnalisés – sachez quand l’apprentissage automatique automatisé est approprié vs. l’implémentation d’algorithmes personnalisés
- Interprétabilité des modèles et IA responsable – comprenez les exigences d’équité, d’explicabilité et de détection de biais
Distribution du poids des sujets
| Domaine d'examen | Poids | Zones de focus | Priorité d'étude |
|---|---|---|---|
|
Concevoir une solution d’apprentissage automatique |
20-25% |
Configuration espace de travail, ressources calcul, exigences données |
Élevée |
|
Explorer les données et entraîner les modèles |
35-40% |
Préparation données, ingénierie fonctionnalités, entraînement modèles |
Critique |
|
Préparer les données pour la modélisation |
15-20% |
Ingestion données, transformation, sélection fonctionnalités |
Élevée |
|
Déployer et réentraîner un modèle |
20-25% |
Déploiement modèles, surveillance, pipelines réentraînement |
Critique |
Gestion du temps le jour de l'examen
- Allouez 90 secondes par question en moyenne – cela donne du temps tampon pour les scénarios complexes
- Lisez d’abord complètement les études de cas avant de tenter les questions connexes
- Marquez les questions incertaines et revenez-y – ne restez pas bloqué sur des éléments difficiles
- Réservez 15 minutes à la fin pour réviser les questions marquées et vérifier les réponses
Gestion du stress et de la performance d'examen
- Dormez 7-8 heures de qualité la nuit précédente – évitez les révisions de dernière minute
- Arrivez 30 minutes à l’avance pour vous installer et compléter calmement les procédures d’enregistrement
- Utilisez des techniques de respiration profonde si vous vous sentez dépassé pendant l’examen
- Faites confiance à votre préparation – votre premier instinct est généralement correct sur les questions de scénario
Conseils de préparation technique
- Pratiquez avec Azure ML Studio, Python SDK et CLI – connaissez plusieurs façons de créer et gérer les flux de travail ML
- Maîtrisez les concepts et pratiques MLOps – comprenez CI/CD pour l’apprentissage automatique et le versioning des modèles
- Comprenez minutieusement les flux de travail de science des données – de l’ingestion de données à la surveillance des modèles en production
- Révisez les principes d’IA responsable – sachez comment implémenter l’équité, l’explicabilité et la responsabilité
Préparation de la dernière semaine
- Passez 2-3 examens pratiques pour identifier les lacunes de connaissances et renforcer la confiance
- Révisez les objectifs officiels de l’examen Microsoft une dernière fois
- Évitez d’apprendre de nouveaux concepts – concentrez-vous sur le renforcement de ce que vous savez déjà
- Préparez votre logistique du jour d’examen – itinéraire vers le centre de test, identification requise, heure d’arrivée
Stratégies de préparation mentale
- Visualisez des scénarios de réussite – imaginez-vous répondre avec confiance aux questions
- Rappelez-vous de votre expérience pratique – vous avez probablement construit beaucoup de ces solutions ML auparavant
- Restez positif pendant les questions difficiles – chaque candidat fait face à des scénarios difficiles
- Rappelez-vous que 700/1000 réussit – vous n’avez pas besoin de perfection, juste une compétence solide
Comment planifier votre examen DP-100
- Fournisseur de test officiel : Pearson VUE est le partenaire de test autorisé de Microsoft pour DP-100
- Processus de planification : Créez un compte Pearson VUE, recherchez « DP-100 », sélectionnez votre centre de test et date préférés
- Coût de l’examen : Inclus avec votre formation Eccentrix – bon d’examen fourni pour cette certification de niveau associé
- Délai de planification : Réservez au moins 2-3 semaines à l’avance pour une meilleure disponibilité des créneaux
- Politique de reprogrammation : Reprogrammation gratuite jusqu’à 24 heures avant votre rendez-vous d’examen
- Identification requise : Pièce d’identité avec photo émise par le gouvernement (passeport, permis de conduire) correspondant exactement au nom d’inscription
Mentalité de réussite : Abordez DP-100 comme une validation de vos compétences existantes en science des données Azure plutôt qu’un test de faits mémorisés. Votre expérience pratique avec les flux de travail d’apprentissage automatique, le développement de modèles et MLOps est votre plus grand atout.
Questions fréquemment posées sur la formation Microsoft DP-100 (FAQ)
Le cours inclut la préparation des ensembles de données, la formation des modèles d’apprentissage automatique, la mise en œuvre de pipelines, le déploiement et l’optimisation des performances.
Ce cours est destiné aux data scientists, développeurs et professionnels IT travaillant avec des solutions de science des données et d’apprentissage automatique.
Les participants utiliseront Azure Machine Learning, Azure Data Factory et des services associés pour gérer et implémenter des solutions d’apprentissage automatique.
Une connaissance de base de la programmation (Python recommandé), de l’analyse de données et des concepts fondamentaux d’Azure est recommandée.
Le cours est aligné sur les objectifs de l’examen, combinant connaissances théoriques et exercices pratiques pour garantir la réussite.
Oui, les participants travailleront sur des projets pratiques pour appliquer leurs compétences à des scénarios réels.
