Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des solutions ML sur Azure avec Azure Machine Learning.
• Créer et orchestrer des pipelines ML et des workflows MLOps.
• Entraîner, déployer et évaluer des modèles via Azure ML Studio et Azure Databricks.
• Intégrer les services Azure AI (Cognitive Services, Bot Services…) aux applications.
• Optimiser les modèles via AutoML, tuning d’hyperparamètres et gestion des expériences.
• Administrer les environnements, jeux de données et déploiements sur Azure.

Public visé

La formation s’adresse à un large public, notamment :

• Les data scientists et data analysts qui veulent maîtriser Azure ML et MLOps.
• Les ingénieurs ML/IA déjà familiers avec Python ou Databricks.
• Les développeurs et architectes qui intègrent des modèles IA dans des applications métier.
• Les consultants Azure souhaitant renforcer leurs compétences IA cloud.

Prérequis

Avant de suivre cette formation, il est recommandé d’avoir :

• Des bases solides en mathématiques/statistiques.
• Une pratique régulière de Python et des librairies data science.

Contenu de la formation

Introduction à la data science sur Azure

• Panorama d’Azure Machine Learning et des rôles DP-100.
• Aligner équipes, jeux de données et outils Azure dans un projet ML.
• Création d’un environnement Azure pour développer et exécuter vos solutions IA.

Préparer les données pour le machine learning

• Collecte, nettoyage, transformation et feature engineering.
• Utilisation d’Azure Databricks et d’Azure ML Studio pour travailler sur des données massives.
• Construction de pipelines de données et gestion des datasets.

Modélisation et entraînement

• Sélection des meilleurs algorithmes selon les jeux de données.
• Entraînement avec scikit-learn, TensorFlow, Keras et AutoML.
• Validation croisée, gestion des hyperparamètres et traçabilité.

Déploiement et gestion des modèles

• Déploiement vers Azure ML Service, AKS ou endpoints managés.
• Intégration des modèles via APIs REST et conteneurs.
• Gestion du cycle de vie avec Azure ML Workspaces et monitoring.

Optimisation & gestion des expériences

• Hyperparameter tuning pour améliorer les performances.
• Utilisation des pipelines Azure ML pour automatiser les workflows.
• Mise en place d’un système de suivi des expériences et des métriques.

Services cognitifs & IA Azure

• Intégration de Vision, Language, Speech, Azure OpenAI dans vos solutions.
• Création de chatbots intelligents avec Azure Bot Services.
• Personnalisation via Custom Vision et services sur mesure.

Évaluation des modèles & IA responsable

• Mesure des performances avec les métriques officielles de DP-100.
• Sécurisation des modèles, gestion des accès et gouvernance.
• Conformité aux standards d’IA responsable et aux réglementations.

Points clés & livrables

• Préparation certifiante alignée sur les objectifs DP-100.
• Labs concrets sur Azure ML, Databricks et Cognitive Services.
• Templates MLOps prêts à l’emploi pour accélérer vos projets.
• Coaching par des experts Azure data & IA.
• Ressources et scripts pour continuer à s’entraîner après la formation.

Approche pédagogique

• Démos live : interaction avec les services data science du cloud Azure.
• Ateliers pratiques et cas réels multi-sectoriels.
• Feedback continu pour appliquer les meilleures pratiques terrain.
• Simulations et outils Azure pour répéter les scénarios d’examen.

Évaluation & certification

• QCM de validation.
• Études de cas pratiques.
• Évaluation continue avec feedback personnalisé.

Normes & référentiels

• Azure Well-Architected Framework.
• ISO/IEC 19086.
• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
• NIST Cloud Computing Standards (SP 500-292).
• ISO 27001 Sécurité de l’information.