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Formation Microsoft Azure DP100 – Conception et implémentation de solutions de Data Science


  • DP100
  • Durée : 3 jours
  • Tarif : 1990 € HT

Objectifs

Connaître les services d’Azure supportant la Data Science
Comprendre comment utiliser les services Azure pour mettre en oeuvre et déployer des solutions Machine Learning
Savoir automatiser une solution de Data Science
Comprendre comment mettre en oeuvre une surveillance efficace de la solution

Prérequis

Connaissances des fondamentaux Azure
Compréhension des Data Science, y compris comment préparer des données, former des modèles et évaluer des modèles concurrents afin de sélectionner le meilleur
Savoir comment programmer dans le langage de programmation Python et utiliser les bibliothèques Python (Pandas, scikit-learn, matplotlib et seaborn)

Public

Data Scientist
Toute personne intéressée par création et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique

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A distance / Classe virtuelle

En classe virtuelle, vous êtes en totale immersion avec le groupe et participez à la formation dans les mêmes conditions que le présentiel : cours théorique, travaux pratiques, échanges en temps réel avec le formateur et les autres stagiaires…

Notre formateur

La formation est animée par un professionnel de l’informatique et de la pédagogie, dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des certifications et/ou testées et approuvées par les éditeurs et/ou notre équipe pédagogique. Il est en veille technologique permanente et possède plusieurs années d’expérience sur les produits, technologies et méthodes enseignés. Il est présent auprès des stagiaires pendant toute la durée de la formation.

Présentiel

Formations intra ou interentreprises, cours officiels ou création de contenu spécifique, nos formations sauront répondre à vos attentes.
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Des formations d'excellence, éligibles CPF, disponibles en distanciel, et animées par des consultants experts passionnés par leur métier.
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modules

Les Modules
de formation

Module 1
Exploitation de la Data Science sur Azure

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

Module 2
Exploitation de la Data Science avec le service Azure Machine Learning

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

Module 3
Automatisation de Machine Learning avec le service Azure Machine Learning

Automatiser la sélection du modèle Machine Learning
Automatiser le réglage hyper-paramètre avec HyperDrive

Module 4
Gestion et surveillance des modèles Machine Learning avec le service Azure Machine Learning

Gérer et surveiller les modèles Machine Learning

Module 5
Validation et sanction de la formation

Une attestation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation sera remise au stagiaire à l’issue de sa formation

Module 6
Moyens pédagogiques et techniques mis en œuvre

Lors des formations en présentiel, nous mettons à disposition tout le matériel de formation nécessaire :
1 PC et 1 support de cours par participant + 1 PC animateur + 1 vidéo projecteur + 1 paperboard.
Les postes sont équipés de l’environnement (logiciel et matériel) recommandé par les éditeurs.
Chaque poste est connecté à internet à notre serveur.
En amont de la formation,
un audit (entretien physique ou téléphonique) préalable nous permet de déterminer et fixer la meilleure approche pédagogique pour atteindre une qualité de formation optimale.
Chaque participant reçoit :
– Le programme de la journée et du module
– Un support de formation
– Un suivi de formation et des échanges entre le formateur et les participants sont proposés

Module 7
Modalité d’évaluation des acquis

Durant la formation, le participant est amené à mettre en pratique les éléments du cours par la réalisation de travaux pratiques réalisés sur PC.
La validation des acquis du stagiaire est faite par le formateur à la fin de chaque atelier. Cette validation individuelle est possible du fait du faible nombre de participants par session de formation (6 personnes maximum).
A la fin de la formation, le stagiaire a donc atteint les objectifs fixés par la formation.

Une évaluation de fin de stage est également remplie par le stagiaire à la fin de la formation (évaluation de la formation, du formateur, du centre de formation)

Module 8
Moyens permettant de suivre l’exécution de l’action

Le contrôle de la présence des stagiaires sera assuré par la vérification de l’assiduité des participants. Le stagiaire signera une feuille de présence par demi-journée de formation. Celle-ci sera également signée par le formateur

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