Cours DP-100T01-A: Concevoir et mettre en œuvre une solution Data Science sur Azure

Obtenez les connaissances nécessaires à l’utilisation des services Azure pour mettre au point, former et déployer des solutions d'apprentissage machine. Cette formation commence par un aperçu des services Azure qui tiennent compte de la science des données. À partir de là, elle se concentre sur l’utilisation des services de science des données premières de Azure, le service d'apprentissage machine Azure afin d’automatiser le pipeline de la science des données. Cette formation se concentre sur Azure et n’enseigne pas la science des données aux étudiants. Les étudiants doivent déjà la connaître.

Profil de l’audience

Cette formation est destinée aux scientifiques des données qui ont des responsabilités importantes en matière de formation et de déploiement des modèles d'apprentissage machine.

Rôle : Data Scientist

Prérequis

Les spécialistes des données Azure débutent dans ce métier avec une connaissance fondamentale des concepts du Cloud computing et une expérience des outils et des techniques de la science des données et de l'apprentissage machine en général.

Plus précisément:

  • Créer des ressources Cloud dans Microsoft Azure.
  • Utilisation de Python pour explorer et visualiser les données.
  • Formation et validation de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de cadres communs comme Scikit-Learn, PyTorch et TensorFlow.

Pour acquérir ces compétences préalables, suivez la formation en ligne gratuite suivante avant de participer au cours:

Si vous êtes complètement novice en matière de science des données et d'apprentissage machine, veuillez d'abord compléter Microsoft Azure AI Fundamentals.

Plan du cours

Module 1: La science des données sur Azure

Les étudiants découvriront le processus de science des données et le rôle du scientifique des données. Ces connaissances seront ensuite appliquées à la compréhension de la façon dont les services Azure peuvent prendre en charge et augmenter le processus de science des données.

Leçons

  • Introduction au processus de science des données
  • Introduction aux options de science des données de Azure
  • Introduction à Azure Notebooks

Module 2: Application de la science des données au service d’apprentissage machine Azure

Les étudiants découvriront comment utiliser le service d'apprentissage machine Azure (AML) afin d’automatiser le processus de science des données de bout en bout.

Leçons

  • Introduction au service AML
  • Enregistrement et déploiement de modèles ML avec le service AML

Module 3: Automatisation de l’apprentissage machine avec le service AML

Dans ce module, les étudiants découvriront le pipeline d'apprentissage machine et la façon dont AutoML et HyperDrive du service AML peuvent automatiser une partie de ses éléments laborieux.

Leçons

  • Automatisation de la sélection du modèle d'apprentissage machine
  • Automatisation du réglage de l’hyperparamètres avec HyperDrive

Module 4: Gestion et surveillance des modèles d'apprentissage machine avec le service AML

Dans ce module, les étudiants découvriront comment gérer et surveiller automatiquement les modèles d'apprentissage machine dans le service AML.

Leçons

  • Gestion et surveillance des modèles d'apprentissage machine