Formation Concevoir et déployer une solution Data Science sur Azure
Apprenez à concevoir et mettre en œuvre une solution Data Science complète sur la plateforme Microsoft Azure. Maîtrisez les outils et services essentiels pour l'analyse de données massives et l'intelligence artificielle. Développez des compétences clés en Big Data et Machine Learning pour vos projets d'entreprise.
Concevoir l'architecture de solutions Big Data sur Azure
Mettre en œuvre le cycle de vie du Machine Learning sur Azure
Opérationnaliser la production de solutions Data Science
Intégrer des services IA et cognitifs Azure
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Big Data et à la Data Science sur Azure
—Définition du Big Data, de la Data Science et de l'IA
—Rôle d'Azure dans l'écosystème Big Data et Data Science
—Présentation des services Azure clés pour la Data Science
—Cas d'usage et bénéfices d'une solution Data Science sur Azure
02
Fondamentaux d'Azure pour la Data Science
—Création et gestion de ressources Azure (VM, Storage Account)
—Concepts de networking et sécurité de base sur Azure
—Introduction à Azure CLI et Azure PowerShell
—Comprendre les coûts liés aux services Big Data sur Azure
03
Préparation et Ingestion de Données sur Azure
—Stockage de données massives (Azure Data Lake Storage, Blob Storage)
—Ingestion de données batch et temps réel (Azure Data Factory, Event Hubs)
—Transformation de données avec Azure Databricks ou Spark sur HDInsight
—Gestion des schémas et qualité des données ingérées
04
Exploration et Visualisation de Données sur Azure
—Exploration interactive avec Azure Synapse Analytics et SQL Pool
—Utilisation de notebooks (Jupyter, Synapse Notebooks)
—Techniques de visualisation de données avec Power BI
—Identification des patterns et anomalies dans les datasets
05
Introduction au Machine Learning sur Azure
—Concepts fondamentaux du Machine Learning (supervisé, non-supervisé)
—Présentation d'Azure Machine Learning Studio
—Cycle de vie d'un projet ML sur Azure
—Comprendre les types de modèles et leurs applications
06
Entraînement et Optimisation de Modèles ML sur Azure
—Préparation des données pour l'entraînement (feature engineering)
—Choix des algorithmes ML appropriés
—Entraînement de modèles avec Azure ML service
—Hyperparameter tuning et optimisation des performances
07
Déploiement et Opérationnalisation de Modèles ML
—Déploiement de modèles ML comme services web (Azure Kubernetes Service, ACI)
—Monitoring des modèles déployés (Application Insights, Azure Monitor)
—Gestion du versioning et du cycle de vie des modèles (MLOps)
—Mise à l'échelle des inférences de modèles
08
Architectures Big Data Scalables sur Azure
—Conception d'architectures lambda et kappa
—Intégration de services comme Azure Stream Analytics
—Utilisation d'Azure Functions pour les traitements événementiels
—Considérations sur la tolérance de panne et la haute disponibilité
09
Sécurité et Gouvernance des Données sur Azure
—Gestion des identités et accès (Azure AD, RBAC)
—Chiffrement des données au repos et en transit
—Conformité réglementaire et certifications Azure
—Gestion des politiques et du coût avec Azure Policy
10
Outils Avancés et Services Cognitifs Azure
—Introduction aux services cognitifs Azure (vision, langage, parole)
—Utilisation d'Azure Bot Service et de l'IA conversationnelle
—Intégration de Cognitive Search pour la recherche intelligente
—Développement d'applications IA personnalisées
11
Projet Pratique : Conception d'une Solution Data Science
—Définir les objectifs et les résultats attendus du projet Data Science
—Élaborer un plan de travail détaillé avec des jalons clairs
—Sélectionner les outils et technologies Azure adaptés au projet
—Mettre en place un environnement de développement collaboratif
—Réaliser des tests et validations pour garantir la qualité des résultats
12
Mise en Œuvre et Démo de Projet sur Azure
—Mise en œuvre d'une solution de bout en bout sur Azure
—Démonstration des étapes d'ingestion, traitement et prédiction
—Évaluation des performances et ajustements
—Présentation des résultats et des leçons apprises
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de mettre en œuvre le cycle de vie du Machine Learning sur Azure. Cela inclut non seulement la compréhension des concepts fondamentaux, mais aussi la capacité d'intégrer et d'appliquer ces connaissances à des projets concrets. Les participants apprendront à concevoir des architectures adaptées pour des solutions Big Data, un aspect essentiel pour réussir dans ce domaine en pleine évolution.
Un défi majeur que rencontrent souvent les apprenants est la difficulté à passer de la théorie à la pratique, en particulier lorsqu'il s'agit de déployer des modèles de Machine Learning sur une plateforme cloud. Les erreurs courantes incluent une mauvaise préparation des données ou une compréhension incomplète des services Azure. Cette formation vise à pallier ces lacunes en offrant des mises en situation concrètes et des études de cas qui facilitent l'apprentissage pratique.
Ce qui distingue notre formation est son approche intégrée, qui combine des concepts de Data Science avec des outils spécifiques d'Azure. Contrairement à d'autres formations qui peuvent se concentrer uniquement sur des aspects théoriques ou techniques, nous proposons une immersion complète dans l'écosystème Azure, en intégrant des modules sur l'exploration et la visualisation de données, ainsi que sur l'utilisation de services IA et cognitifs. Cela permet aux participants de disposer d'une vision globale et opérationnelle.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé de se préparer en amont en identifiant des projets ou des cas d'utilisation spécifiques que vous souhaitez réaliser sur Azure. Cela vous permettra de poser des questions ciblées et d'interagir activement durant les sessions. Profitez de cette opportunité pour échanger avec vos formateurs et vos pairs, car les discussions enrichissantes sont souvent la clé d'une compréhension approfondie. Vous êtes sur le point d'acquérir des compétences précieuses qui feront une différence significative dans votre parcours professionnel.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
Architectures Big Data sur Azure
Apprenez à concevoir des architectures robustes de solutions Big Data, adaptées aux besoins de votre entreprise grâce à des modules pratiques et ciblés.
🛠️
Cycle de vie du Machine Learning
Maîtrisez l'ensemble du cycle de vie du Machine Learning sur Azure, de la préparation des données à l'optimisation des modèles.
📊
Exploration de Données Pratique
Développez des compétences concrètes en exploration et visualisation de données sur Azure, essentielles pour prendre des décisions éclairées.
⚙️
Opérationnalisation de Solutions
Transformez vos prototypes en solutions opérationnelles grâce à des techniques d'intégration et de déploiement sur Azure.
🤖
Services IA Intégrés
Intégrez facilement des services IA et cognitifs d'Azure dans vos projets, enrichissant ainsi vos solutions de fonctionnalités avancées.
💡
Formation Inter-entreprise
Bénéficiez d'une approche collaborative et d'échanges enrichissants avec d'autres professionnels, favorisant l'apprentissage et le partage d'expériences.
Compétences acquises
Concevoir l'architecture de solutions Big Data sur Azure
Élaborer des architectures scalables et sécurisées pour le traitement de données massives, en sélectionnant et configurant les services Azure pertinents (Data Lake Storage, Synapse Analytics, Databricks).
Mettre en œuvre le cycle de vie du Machine Learning sur Azure
Maîtriser l'ingestion, la préparation, l'entraînement, l'optimisation, le déploiement et le monitoring de modèles de Machine Learning en utilisant Azure Machine Learning Service.
Opérationnaliser la production de solutions Data Science
Déployer des modèles ML en production, assurer leur monitoring, leur mise à jour et leur maintenance, en intégrant les pratiques MLOps et les outils Azure (AKS, Azure Monitor).
Intégrer des services IA et cognitifs Azure
Utiliser les services d'intelligence artificielle et cognitifs d'Azure (vision, langage, recherche) pour enrichir des applications et répondre à des cas d'usage spécifiques liés à l'IA.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs/Développeuses
Architectes Solutions/Cloud
Data Scientists/Analyse de Données
Chefs de projet techniques
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est destinée aux professionnels souhaitant développer leurs compétences en Data Science et Machine Learning sur la plateforme Azure.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices pratiques
Évaluation finale par un projet individuel
Retour d'expérience et feedback du formateur
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Il a conçu une architecture de solution Data Science sur Azure, intégrant des services d'IA pour améliorer le traitement des données. »
« Elle a utilisé Azure Data Factory pour automatiser l'ingestion de données en temps réel, rendant le processus plus efficace. »
Questions fréquentes
* Connaissances de base en programmation (idéalement Python)
* Familiarité avec les concepts fondamentaux de bases de données
* Compréhension des principes du Cloud Computing (pas nécessairement Azure spécifique)
* Notions de statistiques ou bases en analyse de données appréciées
* Ordinateur portable avec accès internet stable.
* Navigateur web moderne (Chrome, Firefox, Edge).
* Un compte Microsoft Azure (des crédits gratuits sont disponibles pour les nouveaux utilisateurs).
* Logiciel de machine virtuelle (si des exercices spécifiques le requièrent, informations fournies au démarrage).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Vous apprendrez à utiliser des outils et services tels que Azure Databricks, Azure Machine Learning, Azure Storage et Azure Cognitive Services.
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est destinée aux professionnels souhaitant développer leurs compétences en Data Science et Machine Learning sur la plateforme Azure.
Vous apprendrez à concevoir et déployer des solutions Data Science complètes, à mettre en œuvre le cycle de vie du Machine Learning et à opérationnaliser la production de solutions Data Science, ce qui vous permettra de développer vos compétences clés en Big Data et Machine Learning pour vos projets d'entreprise.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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