Perform Cloud Data Science avec Azure Machine Learning

1. La formation en résumé
La formation "Perform Cloud Data Science avec Azure Machine Learning" vise à fournir une compréhension approfondie du Machine Learning en contexte cloud, en mettant l’accent sur l’utilisation de la plateforme Azure Machine Learning. Elle permet aux participants de maîtriser les principales fonctionnalités d’Azure Machine Learning Studio, d’explorer et préparer des jeux de données, de concevoir et évaluer des modèles de Machine Learning, ainsi que d’intégrer des langages comme R et Python dans leurs projets. Ce programme se distingue par son approche pratique autour des outils Microsoft Azure, incluant également l’usage des services cognitifs, HDInsight et le support avancé de SQL Server pour les services R. L’objectif principal est d’équiper les professionnels IT et les développeurs des compétences nécessaires pour concevoir, déployer et optimiser des solutions de data science performantes dans un environnement cloud.

2. Les thèmes abordés
- Introduction au Machine Learning : concepts fondamentaux, algorithmes et langages utilisés.
- Présentation d’Azure Machine Learning : aperçu général, Azure Machine Learning Studio, développement et hébergement d’applications.
- Gestion et préparation des données : catégorisation, importation, exploration, nettoyage, normalisation et gestion des données incomplètes.
- Fonctionnalités avancées : ingénierie et sélection des caractéristiques.
- Création et évaluation des modèles : workflows, utilisation des algorithmes de régression, réseaux neuronaux, classification et clustering.
- Intégration des langages R et Python dans Azure Machine Learning.
- Optimisation des modèles : ajustement des hyperparamètres, usage de multiples algorithmes et évaluation des performances.
- Déploiement et publication des modèles, gestion des expériences consommatrices.
- Utilisation des services cognitifs pour le traitement du langage, des images et la création de produits recommandés.
- Exploitation de HDInsight pour le Machine Learning, avec présentation des types de clusters.
- Services R et R Server avec Azure Machine Learning, déploiement et configuration de SQL Server pour supporter les services R.

3. Éléments de méthodologie de la formation
Cette formation combine apports théoriques et exercices pratiques afin d’assurer une compréhension complète des concepts et outils abordés. Chaque participant dispose d’un poste de travail dédié, favorisant un apprentissage individualisé. La gestion en petits groupes, limitée à huit stagiaires, permet un suivi personnalisé et une adaptation continue aux besoins des apprenants. Un support pédagogique est remis pour accompagner les sessions, renforçant ainsi l’assimilation des connaissances et la mise en application immédiate des compétences développées.