Dernière mise à jour le 11/06/2025

Microsoft Azure – Conception et implémentation de solutions de Data Science

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : Systèmes et Réseaux
Filière : Cloud computing
Rubrique : Microsoft Azure
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

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

Public visé

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

Pré-requis

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)

Programme

EXPLOITATION DE LA DATA SCIENCE SUR AZURE
Introduire le processus de Data Science
Introduire les blocs-notes Azure  
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  
AUTOMATISATION DE MACHINE LEARNING AVEC LE SERVICE AZURE MACHINE LEARNING
Automatiser la sélection du modèle
Machine Learning
Automatiser le réglage hyper-paramètre avec HyperDrive  
GESTION ET SURVEILLANCE DES MODÈLES MACHINE LEARNING AVEC LE SERVICE AZURE MACHINE LEARNING
Gérer et surveiller les modèles
Machine Learning
 

Modalités

Modalités : en présentiel, distanciel ou mixte . Toutes les formations sont en présentiel par défaut mais les salles sont équipées pour faire de l'hybride. – Horaires de 9H à 12H30 et de 14H à 17H30 soit 7H – Intra et Inter entreprise.
Pédagogie : essentiellement participative et ludique, centrée sur l’expérience, l’immersion et la mise en pratique. Alternance d’apports théoriques et d’outils pratiques.
Ressources techniques et pédagogiques : Support de formation au format PDF ou PPT Ordinateur, vidéoprojecteur, Tableau blanc, Visioconférence : Cisco Webex / Teams / Zoom.
Pendant la formation : mises en situation, autodiagnostics, travail individuel ou en sous-groupe sur des cas réels.

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel.
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation.
Assiduité : certificat de réalisation.
Validations des acquis : grille d'evalution  des acquis établie par le formateur en fin de formation.
Code de formation : MSDP100

Tarifs

Prix public : 2120
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
Le dispositif FNE-Formation.
L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
France Travail: sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information : contact@aston-institut.com

Lieux & Horaires

Durée : 21 heures
Délai d'accès : Jusqu'a 8 jours avant le début de la formation, sous condition d'un dossier d'insciption complet

Prochaines sessions

Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

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A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de mettre en oeuvre les services et outils d’AWS (Amazon Web Services) dans le cadre d’une ingénierie DevOps.   --> La formation vise l’acquisition des connaissances et compétences rattachées au cours officiel d’Ingénierie DevOps sur AWS (ou équivalent en cas d’évolution décidée par l’éditeur).   --> Ce cours s’inscrit dans le cursus de certification proposé par l’éditeur mais le passage de l’examen n’est pas compris dans la présente consultation Utiliser les pratiques et concepts principaux de la méthodologie DevOps;   Concevoir et mettre en place une infrastructure sur AWS, qui prend en charge un ou plusieurs projets de développement DevOps   Utiliser AWS CloudFormation et AWS OpsWorks pour déployer l'infrastructure nécessaire à la création d'environnements de développement, de test et de production pour un projet de développement logiciel Utiliser AWS CodeCommit et AWS CodeBuild pour découvrir l'éventail d'options permettant de mettre en place un environnement d'intégration continue (CI) sur AWS Utiliser AWS CodePipeline pour concevoir et mettre en oeuvre un pipeline d'intégration et de livraison continues (CI/CD) sur AWS Utiliser AWS CodeStar pour gérer toutes les activités de développement logiciel au même endroit Mettre en oeuvre plusieurs cas d'utilisation courants de déploiement continu (CD) à l'aide des technologies AWS, notamment le déploiement bleu/vert et les tests A/B   Faire la distinction entre les différentes technologies de déploiement d'applications disponibles sur AWS, notamment AWS CodeDeploy, AWS OpsWorks, AWS Elastic Beanstalk, Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) et Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), et décider laquelle correspond le mieux à un scénario donné Utiliser Amazon EC2 Systems Manager pour la gestion des correctifs   Exploiter le testing automatisé à différents stades d'un pipeline CI/CD Ajuster précisément les applications que vous envoyez sur AWS pour bénéficier de hautes performances et utiliser les outils et technologies AWS pour surveiller que votre application et votre environnement ne rencontrent aucun problème  

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