formation Azure Databricks : implémentation de solutions de Machine Learning
- Prix
- Durée
- Nombre d'heures
Nos sessions sont garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure).
Description
Cette formation Azure Databricks : implémentation de solutions de Machine Learning vous apprend à exploiter la plateforme cloud Azure Databricks pour concevoir, entraîner, optimiser et déployer des modèles ML. Vous utiliserez Apache Spark pour manipuler et analyser des données à grande échelle, gérerez le cycle de vie des modèles avec MLflow, et automatiserez des workflows avec AutoML et hyperparameter tuning. Des modules avancés couvrent le Deep Learning et la mise en production de solutions ML robustes. Des ateliers pratiques vous permettront d’appliquer ces compétences à des scénarios professionnels concrets. À l’issue, vous serez capable de développer des solutions ML efficaces et évolutives dans un environnement cloud collaboratif.
Format
Distanciel (sessions enregistrées).
Il est possible de réaliser la formation sur votre site et de personnaliser le contenu de la formation afin de répondre aux besoins de votre projet professionnel.
BON A SAVOIR
Cette formation comprend de nombreux exercices (60 % de pratique) pour un meilleur apprentissage. Les sessions sont garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure). Un entretien en amont a lieu entre le participant et ou un référent de l’entreprise afin de bien prendre en compte le profil du participant (niveau, besoins, contexte professionnel, enjeux…).
Evaluation : pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants reçoivent une attestation de validation d’acquis à l’issue de la formation.
objectifs de la formation Azure Databricks
A l’issue de la formation le participant sera capable de :
- Comprendre les fondamentaux de la plateforme Azure Databricks pour l’analyse de données et le Machine Learning.
- Utiliser Apache Spark dans Azure Databricks pour traiter, analyser et visualiser des données à grande échelle.
- Préparer et entraîner des modèles de Machine Learning performants dans un environnement collaboratif.
- Gérer le cycle de vie des modèles ML avec des outils comme MLflow.
- Optimiser et automatiser l’entraînement des modèles à l’aide de techniques telles que hyperparameter tuning et AutoML.
- Approfondir des approches avancées comme le Deep Learning et la mise en production des modèles.
Prérequis de la formation Azure Databricks
- Maîtrise de Python et expérience avec des bibliothèques ML (ex. Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow).
- Connaissances de base en Machine Learning (création et évaluation de modèles).
- Première expérience avec des workflows de données ou des environnements cloud est un plus.
- Parce que chaque participant est unique, un entretien personnalisé avec notre expert nous permet de concevoir une formation parfaitement alignée avec ses objectifs, son niveau et ses enjeux professionnels.
Public
- Data Scientists, ingénieurs Machine Learning et AI qui souhaitent exploiter Azure Databricks pour implémenter des solutions ML à grande échelle.
- Analystes de données et ingénieurs cloud impliqués dans des projets de traitement de données Big Data.
- Développeurs et professionnels IT souhaitant monter en compétences sur l’intégration ML dans Azure.
programme détaillé de la formation Azure Databricks
Introduction à Azure Databricks
- Présentation de la plateforme Azure Databricks et de ses cas d’usage.
- Concepts clés, workspace et gouvernance des données (Unity Catalog, Purview).
Apache Spark pour le Machine Learning
- Création et gestion de clusters Spark.
- Exécution de code Spark dans les notebooks et transformation de jeux de données.
Entraînement de modèles Machine Learning
- Préparation des données, sélection de fonctionnalités et entraînement de modèles prédictifs.
- Évaluation des performances des modèles.
Entraînement de modèles Machine Learning
- Préparation des données, sélection de fonctionnalités et entraînement de modèles prédictifs.
- Évaluation des performances des modèles.
Gestion du cycle de vie ML avec MLflow
Utilisation de MLflow pour suivre les expériences, enregistrer et servir des modèles.
Optimisation des modèles
- Hyperparameter tuning avec Hyperopt ou outils similaires.
- Analyse et échelle des essais pour améliorer les performances.
Utilisation d’AutoML
- Automatisation de la création de modèles via AutoML (UI et API).
Deep Learning dans Databricks
- Concepts de Deep Learning et entraînement de modèles avec PyTorch ou autres frameworks.
- Distribution de l’entraînement pour accélérer les processus.
Mise en production des solutions ML
- Automatisation des pipelines de données, stratégies de déploiement, gestion des versions et cycle de vie des modèles.
Nos formations sont aussi solidaires
Chez Forma-IT, chaque formation est aussi un acte solidaire : une partie de votre inscription est reversée à des associations engagées dans des causes qui nous tiennent à cœur, comme la SPA, les Restos du Cœur, Ludopital ou APF France Handicap. En vous formant avec nous, vous développez vos compétences tout en soutenant la protection animale, la lutte contre la précarité, le bien-être des enfants hospitalisés et les droits des personnes en situation de handicap.
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