Fondations Azure Machine Learning pour les Data Scientists

La création et la mise à l'échelle de modèles de machine learning dans le cloud sont des compétences essentielles pour les professionnels des données modernes. Ce cours vous initie à la science des données basée sur le cloud, vous montrant comment rationaliser le développement de modèles sans vous enliser dans une infrastructure complexe. Vous passerez du développement local au cloud, maîtrisant le machine learning automatisé (AutoML) et les outils de pipeline visuel. À la fin de ce cours textuel, vous comprendrez comment préparer les données, entraîner des modèles et déployer efficacement des services prédictifs. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning dans le cloud et l'architecture de l'espace de travail cloud. - Configurer des ressources de calcul basées sur le cloud et un stockage de données sécurisé. - Entraîner des modèles prédictifs automatiquement à l'aide d'Automated Machine Learning. - Construire des pipelines de machine learning de bout en bout à l'aide d'outils de conception visuelle par glisser-déposer. - Déployer des modèles entraînés en tant que services cloud pour des prédictions en temps réel. - Appliquer les principes fondamentaux MLOps, y compris le suivi des modèles et les pratiques d'IA responsable. Le cours commence par les concepts fondamentaux de données cloud et la configuration de l'espace de travail avant de passer à l'entraînement automatisé des modèles, à la conception de pipelines visuels et aux stratégies de déploiement. Vous progresserez à travers des explications écrites claires et des démonstrations pratiques étape par étape. Ce cours est conçu pour les aspirants data scientists, analystes et développeurs qui souhaitent tirer parti de la puissance du cloud pour le machine learning. Aucune expérience préalable du cloud n'est requise. Commencez votre parcours de science des données dans le cloud aujourd'hui et apprenez à construire des modèles prédictifs évolutifs.