Intélligence Artificielle

Formation Développer et consommer l'IA : Azure ML et Power BI

Maîtrisez le développement et l'intégration de modèles d'IA. Apprenez à utiliser Azure Machine Learning pour créer des solutions d'IA robustes. Découvrez comment visualiser et interagir avec vos données intelligentes grâce à Power BI. Optimisez la prise de décision. Transformez vos données brutes en informations exploitables.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Développer et déployer des modèles IA avec Azure ML
Intégrer des services IA dans des applications
Visualiser et analyser des données avec Power BI
Mettre en œuvre des solutions décisionnelles IA-driven

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction à l'IA, Azure ML et Power BI

  • —Comprendre les fondements de l'Intelligence Artificielle et ses applications.
  • —Présentation d'Azure Machine Learning : services et architecture.
  • —Découverte de Power BI : principes et interface utilisateur.
02

Préparer l'environnement Azure ML

  • —Création et configuration d'un espace de travail Azure ML.
  • —Gestion des ressources de calcul et des magasins de données.
  • —Accès aux services Azure depuis le portail et le SDK Python.
03

Acquisition et exploration des données pour l'IA

  • —Connexion aux sources de données via Azure ML Datasets.
  • —Techniques d'exploration de données (EDA) avec Python.
  • —Visualisation préliminaire des données pour identification des patterns.
04

Le Feature Engineering sur Azure ML

  • —Comprendre l'importance du Feature Engineering pour la modélisation.
  • —Techniques de nettoyage et de prétraitement des données (valeurs manquantes, outliers).
  • —Création de nouvelles caractéristiques pertinentes pour l'IA.
05

Sélection et entraînement de modèles avec Azure ML

  • —Introduction aux algorithmes de Machine Learning (régression, classification).
  • —Entraînement de modèles via l'interface glisser-déposer (Designer).
  • —Utilisation du SDK Python pour l'entraînement programmé.
06

Optimisation et évaluation des modèles IA

  • —Comprendre les métriques d'évaluation des modèles (précision, rappel, F1-score, RMSE).
  • —Techniques d'optimisation des hyperparamètres (AutoML, HyperDrive).
  • —Suivi et comparaison des performances des modèles entraînés.
07

Déploiement de modèles IA comme services web

  • —Préparation d'un modèle pour le déploiement sur Azure Container Instance (ACI).
  • —Déploiement d'un service web avec Azure ML.
  • —Tester le service web via une requête HTTP.
08

Consommation des modèles IA via API

  • —Accéder aux points d'accès des modèles déployés.
  • —Intégration de l'API dans des applications tierces (Python, C#).
  • —Gestion de l'authentification et de la sécurité des API.
09

Introduction à Power BI pour la visualisation de données

  • —Connexion à diverses sources de données (bases de données, fichiers Excel, services web).
  • —Modélisation de données dans Power BI : relations et hiérarchies.
  • —Création de mesures et de colonnes calculées avec DAX.
10

Rapports interactifs et tableaux de bord Power BI

  • —Conception de visualisations efficaces (graphiques, cartes, tables).
  • —Création de rapports interactifs avec des filtres et drill-down.
  • —Bonnes pratiques pour la création de tableaux de bord clairs et concis.
11

Intégration de l'IA Azure ML avec Power BI

  • —Connexion de Power BI aux services web déployés d'Azure ML.
  • —Utilisation des modèles IA pour enrichir les données dans Power Query.
  • —Intégration de visuels personnalisés Power BI affichant des prédictions IA.
12

Automatisation et collaboration avec Power BI et IA

  • —Actualisation des données et prédictions automatiques dans Power BI Service.
  • —Partage de rapports et de tableaux de bord avec d'autres utilisateurs.
  • —Surveillance des performances des modèles et des données via Power BI.
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs clés de cette formation est de développer et déployer des modèles d'intelligence artificielle à l'aide d'Azure ML. Cette compétence est essentielle pour les professionnels souhaitant transformer des données en insights exploitables. Les participants apprendront à intégrer des services d'IA dans leurs applications et à créer des solutions décisionnelles basées sur des données, ce qui est crucial dans un environnement de travail de plus en plus axé sur l'IA. Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est la difficulté à comprendre et à appliquer le concept de Feature Engineering. Ce processus est fondamental pour améliorer la performance des modèles d'IA, mais il peut sembler complexe sans une formation adéquate. Souvent, les apprenants peuvent passer à côté de ce point crucial, ce qui impacte la qualité de leurs analyses et des résultats obtenus. Ce qui différencie notre formation, c'est l'approche pratique et intégrée qui combine Azure ML et Power BI. Au lieu de se contenter de théorie, nous mettons l'accent sur des cas d'utilisation réels et des exercices pratiques qui permettent aux participants de voir comment les outils interagissent dans un flux de travail cohérent. Cette approche immersive garantit une compréhension approfondie des concepts et des techniques, tout en renforçant la confiance des apprenants dans l'application de leurs nouvelles compétences. Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé de se préparer en amont en se familiarisant avec les bases de l'informatique et du traitement de données. En étant proactif et en posant des questions tout au long des sessions, vous maximiserez votre apprentissage. N'hésitez pas à explorer des projets personnels ou des scénarios de travail pertinents à discuter durant la formation. Votre engagement actif sera la clé de votre succès dans ce domaine passionnant.

Pourquoi choisir cette formation en intélligence artificielle

🎯

Maîtrise d'Azure ML

Apprenez à développer et déployer des modèles IA puissants avec Azure ML, un outil incontournable pour les professionnels de l'IA.

📊

Visualisation avec Power BI

Intégrez des analyses percutantes grâce à Power BI, et transformez vos données en insights décisionnels clairs et exploitables.

🔍

Feature Engineering avancé

Découvrez les techniques de Feature Engineering sur Azure ML pour optimiser la performance de vos modèles IA.

🚀

Solutions IA-driven

Mettez en œuvre des solutions décisionnelles basées sur l'IA, répondant aux besoins spécifiques de votre entreprise.

🛠️

Environnement pratique

Préparez votre environnement Azure ML de manière pratique, garantissant une prise en main rapide et efficace des outils.

📈

Optimisation des modèles

Apprenez à évaluer et optimiser vos modèles IA, assurant ainsi des résultats fiables et pertinents pour vos projets.

Compétences acquises

Développer et déployer des modèles IA avec Azure ML

Concevoir, entraîner, évaluer et déployer des modèles d'intelligence artificielle robustes sur la plateforme Azure Machine Learning.

Intégrer des services IA dans des applications

Consommer les modèles d'IA déployés comme des services web via des API, et les intégrer dans divers environnements applicatifs.

Visualiser et analyser des données avec Power BI

Créer des rapports et tableaux de bord interactifs et pertinents pour visualiser et analyser des données brutes et enrichies par l'IA.

Mettre en œuvre des solutions décisionnelles IA-driven

Transformer des données en informations exploitables en intégrant les capacités d'Azure ML dans Power BI pour optimiser la prise de décision.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Développeurs & Ingénieurs Data Analysts & Chefs de Projet BI Scientifiques de Données Junior Managers & Décideurs Techniques

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en informatique et en traitement de données est recommandée.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers les activités et les projets réalisés Un examen final pour évaluer la compréhension des concepts Un projet final pour mettre en pratique les compétences acquises

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.

Financer cette formation

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.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

En savoir plus

France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

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.

En savoir plus

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

En savoir plus

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

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 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Un participant a développé un modèle d'IA sur Azure ML, en utilisant les techniques de feature engineering apprises durant la formation. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Dans un projet d'équipe, un participant a intégré des visualisations Power BI pour présenter des analyses de données, facilitant ainsi la prise de décision. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

- Connaissances de base en statistiques. - Notions de programmation (Python recommandé). - Familiarité avec les concepts de base des bases de données. - Compréhension des enjeux business liés à la donnée.

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