Formation Concevoir et déployer une solution Data Science sur Azure

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

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