Formation Construire des solutions de Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014)
Apprenez à concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning à grande échelle en exploitant la puissance d’Azure Databricks !
Vue d'ensemble
Au travers de ce parcours, vous découvrirez comment exploiter Spark, MLflow, AutoML et le Deep Learning dans Azure Databricks pour industrialiser vos projets de Machine Learning et gérer leur cycle de vie complet, de la préparation des données jusqu’au déploiement en production.
Une bonne maîtrise du langage Python.
Une expérience préalable dans la manipulation de données et l’entraînement de modèles de Machine Learning avec des bibliothèques open source (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch…).
Idéalement, avoir suivi le parcours Créer des modèles de Machine Learning avant ce cours.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Explorer Azure Databricks
Introduction
Prise en main de l’environnement Azure Databricks
Identifier les différents types de charges de travail
Concepts fondamentaux de la plateforme
Gouvernance des données avec Unity Catalog et Microsoft Purview
Exercice pratique : exploration de l’interface Azure Databricks
Utiliser Apache Spark dans Azure Databricks
Introduction
Présentation de Spark
Création et gestion d’un cluster Spark
Utilisation des notebooks pour exécuter du code Spark
Manipuler des fichiers de données avec Spark
Visualiser les données
Exercice pratique : traitement de données avec Spark
Entraîner un modèle de Machine Learning avec Azure Databricks
Introduction
Principes du Machine Learning
Intégration du Machine Learning dans Azure Databricks
Préparer les données pour l’entraînement
Entraîner un modèle prédictif
Évaluer la performance du modèle
Exercice pratique : entraînement d’un modèle de Machine Learning
Gérer les expériences avec MLflow dans Azure Databricks
Introduction
Fonctionnalités clés de MLflow
Lancer et suivre des expériences
Enregistrer et déployer des modèles avec MLflow
Exercice pratique : suivi et gestion de modèles avec MLflow
Optimiser les hyperparamètres dans Azure Databricks
Introduction
Optimisation avec la bibliothèque Optuna
Analyse et suivi des essais
Mise à l’échelle de l’optimisation
Exercice pratique : réglage des hyperparamètres dans Databricks
Automatiser l’apprentissage avec AutoML dans Azure Databricks
Introduction
Comprendre le rôle d’AutoML
Utiliser AutoML via l’interface graphique
Lancer des expériences AutoML en code
Exercice pratique : génération automatique d’un modèle avec AutoML
Entraîner des modèles de Deep Learning dans Azure Databricks
Introduction
Concepts fondamentaux du Deep Learning
Entraînement de modèles avec PyTorch
Distribution de l’entraînement avec TorchDistributor
Exercice pratique : implémenter un modèle de Deep Learning dans Databricks
Mettre en production des modèles de Machine Learning avec Azure Databricks
Introduction
Automatiser les pipelines de transformation de données
Développement et mise à jour de modèles
Stratégies de déploiement en production
Gestion des versions et du cycle de vie des modèles
Exercice pratique : déploiement et supervision d’un modèle Machine Learning
Prochaines sessions
Ils nous font confiance
Cette année notre filière Microsoft Azure a accompagné plus de 17 entreprises dont :
Avis des participants
Vraiment une super formation. Les échanges avec Julia étaient tops et très fluides. J'ai particulièrement apprécié le côté pratique : les cas concrets que nous avons vus sont directement exploitables et pourront être mis en application rapidement dans nos systèmes.
Votre formateur
Camilo R.
Formateur Machine Learning & Google Cloud
Camilo intervient sur des formations portant sur la Data Science et le Machine Learning. Parmi les formations qui lui sont confiées figurent notamment « MLOps » et « PyTorch ». Son activité de formation a débuté en 2024.
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation Construire des solutions de Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014) ?
Cette formation se déroule sur 1 jour.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation Construire des solutions de Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014) ?
Une bonne maîtrise du langage Python. Une expérience préalable dans la manipulation de données et l’entraînement de modèles de Machine Learning avec des bibliothèques open source (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch…). Idéalement, avoir suivi le parcours Créer des modèles de Machine Learning avant ce cours.
Quel est le prix de la formation Construire des solutions de Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014) ?
En inter-entreprises, elle est à 950 € HT par participant ; en intra-entreprise, elle est à 2 200 € HT pour le groupe. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation Construire des solutions de Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014) délivre-t-elle une certification ?
Cette formation ne délivre pas de certification. Une attestation de fin de formation vous sera remise à l'issue de la session.
La formation Construire des solutions de Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014) est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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