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Formation Microsoft Azure Machine Learning, développer et exploiter des algorithmes

4,2 / 5
Stage pratique
Durée : 3 jours
Réf : AZL
Prix  2021 : 2240 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

Les algorithmes s'imposent comme l'un des sujets prédominants du Big Data. Ce sont les outils des méthodes exploratoires, explicatives ou prédictives que l'on applique aux données, dans le cadre du Machine Learning. Ce cours vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires à l'utilisation d'Azure Machine Learning.

Objectifs pédagogiques

  • Prendre en main l'interface d'Azure Machine Learning
  • Choisir parmi plusieurs algorithmes équivalents selon une problématique
  • Découvrir les bases des langages R et Python pour augmenter les capacités d'Azure Machine Learning
  • Exploiter une expérience au travers d'un Web Service

Exercice

Cas pratiques sur des données réalistes et volumineuses
PROGRAMME DE FORMATION

Prise en main de l'interface Azure Machine Learning

  • L'offre Azure. Facturation à l'usage.
  • Prise en main de l'interface Machine Learning Studio.
  • Créer un dataset. Se connecter à une source de données.
  • Construire une expérience de ML.
  • Définir un Web Service prédictif.
  • La Gallery Cortana Intelligence.

Travaux pratiques
Prise en main de l'interface Azure ML. Création d'un dataset. Définition d'un Web Service prédictif.

Créer une expérience de Machine Learning

  • Utiliser l'arbre de choix des algorithmes.
  • Détecter les valeurs aberrantes.
  • Choisir les variables de l'algorithme (features sélection).
  • Initialiser le modèle, entraîner le modèle, évaluer le modèle.
  • Reformer un modèle prédictif.
  • Transformer les variables de l’algorithme (features engineering).
  • Limiter les lignes d’un jeu de données.

Travaux pratiques
Évaluer des différents algorithmes à l'aide de la courbe ROC.

Savoir paramétrer les grandes familles d'algorithmes

  • Algorithmes de clustering (approche non supervisée).
  • Algorithmes de régression linéaire.
  • Algorithmes de régression logistique ou ordinale.
  • Algorithmes de classification (approche supervisée) binaire ou one-versus-all.
  • Méthodes ensemblistes (forêt, jungle…).
  • Packages R et Python. Le framework Vowpall Wabbit.
  • Paramétrage des algorithmes.

Travaux pratiques
Paramétrer des familles d'algorithmes avec R/Python.

Traiter d'autres types de données

  • Analyser les séries temporelles, détecter les anomalies.
  • Analyse de données textuelles avec les packages R.
  • Appliquer un algorithme Vowpal Wabbit (Latent Dirichlet Analysis).
  • Exploiter les images avec notebooks Jupyter.

Travaux pratiques
Traitement des données texte ou image.

Découvrir les nouveaux outils autour d'Azure Machine Learning

  • Nouvelles briques Azure pour le ML (Experimentation / Model Management).
  • Inspection et préparation des données (transformations par exemple, transformations avancées).
  • Mise en œuvre des instances Azure Machine Learning.
  • Suivi des exécutions et des métriques d’évaluation.
  • Scénarios de déploiement (local/Spark/Docker/AKS).

Travaux pratiques
Préparation de données et transformations avancées.

Participants / Prérequis

» Participants

Data Scientists, data miners, statisticiens, développeurs en charge de la mise en production des modèles.

» Prérequis

Connaissances de base en statistiques (centrage, dispersion, corrélation, tests d'hypothèses). Des notions de programmation ou d'algorithmique peuvent être utiles.
Intra / sur-mesure

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* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.
Avis vérifiés
picto avis vérifiés
Pierre-Julien R. 08/06/2020
3 / 5
Les sessions d'exercices étaient peu pratiques car es temps de traitement par Microsoft Azure sont trop longs. Il faudrait prévoir des jeux de données plus petits, ou bien nous fournir des accès payants avec une puissance de calcul supérieure.

Thomas A. 08/06/2020
4 / 5
Très clair. On peut suivre sans être un utilisateur averti du machine learning En revanche pas de documentation (hors R et Python) à disposition des utilisateurs.

BASSEM G. 08/06/2020
4 / 5
Prise en main de Microsoft Azure réussie Data science pour néophytes

Sophie A. 08/06/2020
5 / 5
Vu le contexte de déroulement à distance de la formation, celle-ci s'est très bien passée, une progression claire du cours ainsi que l'aspect pratique très agréable. Le formateur a su bien gérer le fait que la version Azure ML avait changé entre temps ce qui a impacté un peu le contenu des slides mais cela nous a permis de découvrir l'outil ensemble.

Calvin L. 08/06/2020
5 / 5
Formation alliant théorique et pratique appréciable. Cédric s'attache au maximum à ce que le groupe suive malgré les niveaux différents. La partie théorique permet une prise en main live des outils qui rend la formation plus interactive. Merci pour ces 3 jours !

Alexandre P. 08/06/2020
5 / 5
Très bon formateur - bonne pédagogie Bonne 1ère prise en main de l'outil et de ses fonctions
Avis client 4,2 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

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Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.
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