Formation Microsoft Azure Machine Learning
Azure Machine Learning : entraînement, déploiement et MLOps sur la plateforme cloud Microsoft pour la data science.
Prochaines sessions en cours de programmation
Les dates ne sont pas encore fixées. Demandez à être informé(e) en priorité de l'ouverture des inscriptions, ou optez pour une session sur mesure.
La formation Microsoft Azure Machine Learning vous apprend en 3 jours à exploiter la plateforme cloud de Microsoft pour vos projets de data science. Vous prenez en main l’interface d’Azure Machine Learning Studio, ses workspaces, datasets, expérimentations et environnements. Vous apprenez à choisir le bon algorithme selon la problématique métier et à identifier le meilleur modèle parmi plusieurs algorithmes équivalents, en utilisant les outils intégrés d’AutoML et les modules d’évaluation. Vous exploitez une expérience au travers d’un web service : déploiement de modèles, exposition d’endpoints en temps réel ou batch, intégration avec d’autres services Azure. Idéale pour data scientists et ingénieurs souhaitant industrialiser leurs modèles dans un environnement cloud Microsoft.
Objectifs pédagogiques
- Prendre en main l'interface d'Azure Machine Learning Studio
- Choisir le bon algorithme selon la problématique et le meilleur parmi plusieurs algorithmes équivalents
- Exploiter une expérience au travers d'un web service
3 jours, 21 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Introduction et prise en main d'Azure ML
• Introduction à Azure Machine Learning et à l’écosystème Azure
• Prise en main de l’interface Azure ML Studio
• Workspaces, datasets et environnements
• Premières expérimentations
• Notions de cloud appliquées au machine learning
2 Entraînement et sélection de modèles
• Choisir le bon algorithme selon la problématique
• Entraînement de modèles et comparaison de plusieurs algorithmes
• AutoML et réglage des hyperparamètres
• Modules d’évaluation et métriques
• Sélection du meilleur modèle
3 Déploiement et MLOps
• Exploitation d’une expérience via un web service
• Déploiement d’endpoints (temps réel et batch)
• Pipelines Azure ML
• Notions de MLOps : versionnement, monitoring
• Intégration avec les autres services Azure
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data scientist souhaitant industrialiser ses modèles sur Azure
- Data engineer travaillant sur l'écosystème Microsoft
- Ingénieur ML opérant en environnement cloud
Prérequis
- Bases du machine learning
- Pratique de Python et de scikit-learn
- Notions de cloud Azure appréciées
Modalités pédagogiques
- En présentiel à Paris ou à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 8 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés (manipulation de DataFrames, visualisation) Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance
- Formation non certifiante.
- Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
Inscription
- Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82.
- Vérification de vos objectifs et des prérequis, puis convention (entreprise) ou contrat (particulier).
- Convocation envoyée avant le démarrage.
- Inter : inscription jusqu'à la veille de la session, dans la limite des places.
- Intra : mise en place sous 3 semaines.
- OPCO : demande à déposer avant le début de la formation.
Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance.
- Adaptations étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de cette formation dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 3 jours (21 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 8 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Bases du machine learning; Pratique de Python et de scikit-learn; Notions de cloud Azure appréciées.
Faut-il un compte Azure pour suivre la formation ?
Oui, la formation s'appuie sur Azure Machine Learning Studio, un service cloud : une connexion internet et un compte Azure sont nécessaires.
La formation aborde-t-elle le MLOps ?
Oui, la troisième journée couvre le déploiement d'endpoints, les pipelines Azure ML et les notions de MLOps (versionnement, monitoring).
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Cette formation Microsoft Azure Machine Learning vous apprend en 3 jours à exploiter la plateforme cloud de Microsoft pour vos projets de data science. Au programme : workspaces, datasets, expérimentations, entraînement de modèles, déploiement d’endpoints, pipelines et MLOps. La formation s’appuie sur des ateliers pratiques sur Azure. Idéale pour data scientists et data engineers souhaitant industrialiser leurs modèles dans un environnement cloud Microsoft sécurisé et scalable.