Ce cours initie les participants aux techniques d’analyse de données et à leurs applications en entreprise. Il permet aux participants la prise en main rapide de la plateforme Azure Machine Learning (Azure ML).
Les cas étudiés illustrent la manière d’utiliser les techniques d’analyse de données pour améliorer la prise de décision et la performance. Azure ML est une plateforme considérée comme révolutionnaire. Elle est un excellent outil pour créer des modèles d’apprentissage automatique avancés sans écrire une seule ligne de code.
Cette formation, à la fois théorique et pratique, permet :
- De comprendre les concepts importants et de les mettre en application à l’aide de cas pratiques.
- D’acquérir des connaissances de base en science des données et en apprentissage automatique.
- De construire un modèle et d’en interpréter les variables.
- De déployer un modèle sous la forme de service Web dans le cloud.
- Les notions théoriques sont présentées par le formateur.
- Les participants doivent effectuer des exercices selon différents scénarios.
- Le formateur guide les participants dans la réalisation des exercices.
- Les participants discutent en groupe des solutions aux exercices.
Pour bien maîtriser les notions enseignées, le participant devrait compléter le cours par la pratique personnelle.
Une attestation de participation est remise aux personnes ayant assisté à plus de 80 % des heures de formation.
- Création d’un espace de travail Azure Machine Learning
- Utilisation des outils Azure Machine Learning
- Déployer un service avec Azure ML Designer
- Utilisation du concepteur pour former un modèle d’apprentissage machine
- Exécution des expériences
- Formation et enregistrement de modèles
- Utilisation des banques de données
- Utilisation d’ensembles de données
- Création et utilisation des environnements
- Création et utilisation des cibles de calcul
- Création des pipelines pour automatiser le travail de l’apprentissage machine
- Publication et exécution des services de pipeline
- Création d’un service d’inférence en temps réel
- Création d’un service d’inférence par lots
- Réglage des hyperparamètres
- Utilisation de l’apprentissage automatique automatisé
- Génération et examen des explications de l’apprentissage automatique automatisé
- Utilisation d’Application Insights pour surveiller un modèle publié
- Surveillance de la dérive des données
- Avoir des connaissances de base en statistiques.
- Avoir des connaissances ou une expérience de base dans l’utilisation de tableurs Excel.
- Savoir écrire des scripts est souhaitable.
- Posséder un ordinateur avec micro et écouteurs ou haut-parleurs ainsi qu’un deuxième écran pour la formation à distance.