Azure Data Scientist Associate (DP-100)

Parcours officiel Microsoft Azure

Concevez, entraînez, déployez et supervisez des solutions data science sur Azure grâce à Azure Machine Learning, Azure Databricks et Cognitive Services. Préparez la certification DP-100 avec des labs orientés production.

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Cette formation est accessible via le CPF en partenariat avec un organisme certifié.

DP-100 se concentre sur la conception et l’industrialisation de solutions IA/machine learning prêtes pour la production sur Microsoft Azure.
Un parcours pensé pour les data scientists et ingénieurs ML qui visent la certification officielle Azure Data Scientist Associate.
Le programme couvre Azure Machine Learning, Azure Databricks et Cognitive Services pour bâtir des solutions cloud intelligentes de bout en bout.

Points clés de l'Azure Data Scientist Associate

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

Concevoir des solutions ML sur Azure avec Azure Machine Learning.
Créer et orchestrer des pipelines ML et des workflows MLOps.
Entraîner, déployer et évaluer des modèles via Azure ML Studio et Azure Databricks.
Intégrer les services Azure AI (Cognitive Services, Bot Services…) aux applications.
Optimiser les modèles via AutoML, tuning d’hyperparamètres et gestion des expériences.
Administrer les environnements, jeux de données et déploiements sur Azure.

La formation s’adresse à un large public, notamment :

Les data scientists et data analysts qui veulent maîtriser Azure ML et MLOps.
Les ingénieurs ML/IA déjà familiers avec Python ou Databricks.
Les développeurs et architectes qui intègrent des modèles IA dans des applications métier.
Les consultants Azure souhaitant renforcer leurs compétences IA cloud.

Avant de suivre cette formation, il est recommandé d’avoir :

Des bases solides en mathématiques/statistiques.
Une pratique régulière de Python et des librairies data science.

Introduction à la data science sur Azure

Panorama d’Azure Machine Learning et des rôles DP-100.
Aligner équipes, jeux de données et outils Azure dans un projet ML.
Création d’un environnement Azure pour développer et exécuter vos solutions IA.

Préparer les données pour le machine learning

Collecte, nettoyage, transformation et feature engineering.
Utilisation d’Azure Databricks et d’Azure ML Studio pour travailler sur des données massives.
Construction de pipelines de données et gestion des datasets.

Modélisation et entraînement

Sélection des meilleurs algorithmes selon les jeux de données.
Entraînement avec scikit-learn, TensorFlow, Keras et AutoML.
Validation croisée, gestion des hyperparamètres et traçabilité.

Déploiement et gestion des modèles

Déploiement vers Azure ML Service, AKS ou endpoints managés.
Intégration des modèles via APIs REST et conteneurs.
Gestion du cycle de vie avec Azure ML Workspaces et monitoring.

Optimisation & gestion des expériences

Hyperparameter tuning pour améliorer les performances.
Utilisation des pipelines Azure ML pour automatiser les workflows.
Mise en place d’un système de suivi des expériences et des métriques.

Services cognitifs & IA Azure

Intégration de Vision, Language, Speech, Azure OpenAI dans vos solutions.
Création de chatbots intelligents avec Azure Bot Services.
Personnalisation via Custom Vision et services sur mesure.

Évaluation des modèles & IA responsable

Mesure des performances avec les métriques officielles de DP-100.
Sécurisation des modèles, gestion des accès et gouvernance.
Conformité aux standards d’IA responsable et aux réglementations.

Demander le programme détaillé

Préparation certifiante alignée sur les objectifs DP-100.
Labs concrets sur Azure ML, Databricks et Cognitive Services.
Templates MLOps prêts à l’emploi pour accélérer vos projets.
Coaching par des experts Azure data & IA.
Ressources et scripts pour continuer à s’entraîner après la formation.

Démos live : interaction avec les services data science du cloud Azure.
Ateliers pratiques et cas réels multi-sectoriels.
Feedback continu pour appliquer les meilleures pratiques terrain.
Simulations et outils Azure pour répéter les scénarios d’examen.

QCM de validation.
Études de cas pratiques.
Évaluation continue avec feedback personnalisé.

Azure Well-Architected Framework.
ISO/IEC 19086.
RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
NIST Cloud Computing Standards (SP 500-292).
ISO 27001 Sécurité de l’information.

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

Concevoir des solutions ML sur Azure avec Azure Machine Learning.
Créer et orchestrer des pipelines ML et des workflows MLOps.
Entraîner, déployer et évaluer des modèles via Azure ML Studio et Azure Databricks.
Intégrer les services Azure AI (Cognitive Services, Bot Services…) aux applications.
Optimiser les modèles via AutoML, tuning d’hyperparamètres et gestion des expériences.
Administrer les environnements, jeux de données et déploiements sur Azure.

La formation s’adresse à un large public, notamment :

Les data scientists et data analysts qui veulent maîtriser Azure ML et MLOps.
Les ingénieurs ML/IA déjà familiers avec Python ou Databricks.
Les développeurs et architectes qui intègrent des modèles IA dans des applications métier.
Les consultants Azure souhaitant renforcer leurs compétences IA cloud.

Avant de suivre cette formation, il est recommandé d’avoir :

Des bases solides en mathématiques/statistiques.
Une pratique régulière de Python et des librairies data science.

Introduction à la data science sur Azure

Panorama d’Azure Machine Learning et des rôles DP-100.
Aligner équipes, jeux de données et outils Azure dans un projet ML.
Création d’un environnement Azure pour développer et exécuter vos solutions IA.

Préparer les données pour le machine learning

Collecte, nettoyage, transformation et feature engineering.
Utilisation d’Azure Databricks et d’Azure ML Studio pour travailler sur des données massives.
Construction de pipelines de données et gestion des datasets.

Modélisation et entraînement

Sélection des meilleurs algorithmes selon les jeux de données.
Entraînement avec scikit-learn, TensorFlow, Keras et AutoML.
Validation croisée, gestion des hyperparamètres et traçabilité.

Déploiement et gestion des modèles

Déploiement vers Azure ML Service, AKS ou endpoints managés.
Intégration des modèles via APIs REST et conteneurs.
Gestion du cycle de vie avec Azure ML Workspaces et monitoring.

Optimisation & gestion des expériences

Hyperparameter tuning pour améliorer les performances.
Utilisation des pipelines Azure ML pour automatiser les workflows.
Mise en place d’un système de suivi des expériences et des métriques.

Services cognitifs & IA Azure

Intégration de Vision, Language, Speech, Azure OpenAI dans vos solutions.
Création de chatbots intelligents avec Azure Bot Services.
Personnalisation via Custom Vision et services sur mesure.

Évaluation des modèles & IA responsable

Mesure des performances avec les métriques officielles de DP-100.
Sécurisation des modèles, gestion des accès et gouvernance.
Conformité aux standards d’IA responsable et aux réglementations.

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Labs concrets sur Azure ML, Databricks et Cognitive Services.
Templates MLOps prêts à l’emploi pour accélérer vos projets.
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Ressources et scripts pour continuer à s’entraîner après la formation.

Démos live : interaction avec les services data science du cloud Azure.
Ateliers pratiques et cas réels multi-sectoriels.
Feedback continu pour appliquer les meilleures pratiques terrain.
Simulations et outils Azure pour répéter les scénarios d’examen.

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Azure Well-Architected Framework.
ISO/IEC 19086.
RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
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ISO 27001 Sécurité de l’information.

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