Formation Concevoir et déployer une solution Data Science sur Azure

Programme de la formation
Concevoir et déployer une solution Data Science sur Azure

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• Projet Pratique : Conception d'une Solution Data Science
• 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