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Description du cours
Azure Databricks est une plateforme à l’échelle du cloud pour l’analyse de données et l’apprentissage automatique. Dans ce cours d’une journée, vous apprendrez à utiliser Azure Databricks pour explorer, préparer et modéliser des données, ainsi qu’à intégrer les processus d’apprentissage automatique Databricks à Azure Machine Learning.

Profil du public
Ce cours est conçu pour les scientifiques des données ayant de l'expérience en Python qui ont besoin d'apprendre à appliquer leurs compétences en science des données et en apprentissage automatique dans Azure Databricks.
Articles de cette collection
- Introduction à Azure Databricks (7 unités)
- Travailler avec les données dans Azure Databricks (7 unités)
- Préparation des données pour l'apprentissage automatique avec Azure Databricks (9 unités)
- Formation d'un modèle d'apprentissage automatique avec Azure Databricks (7 unités)
- Utilisation de MLflow pour suivre les expériences dans Azure Databricks (7 unités)
- Gestion des modèles d'apprentissage automatique dans Azure Databricks (7 unités)
- Suivi des expériences Azure Databricks dans Azure Machine Learning (8 unités)
- Déploiement de modèles Azure Databricks sur Azure Machine Learning (8 unités)
Plan du cours
Module 1 : Introduction à Azure Databricks
Dans ce module, vous apprendrez à provisionner un espace de travail et un cluster Azure Databricks et à les utiliser pour travailler avec des données.
Leçons
Laboratoire : Introduction à Azure Databricks
Laboratoire : Utilisation des données dans Azure Databricks
Après avoir terminé ce module, vous serez capable de :
Module 2 : Formation et évaluation des modèles d'apprentissage automatique
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser Azure Databricks pour préparer les données à la modélisation et à former et valider un modèle d’apprentissage automatique.
Leçons
Laboratoire : Entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique
Laboratoire : Préparation des données pour l'apprentissage automatique
Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure d'utiliser Azure Databricks pour :
Module 3 : Gestion des expériences et des modèles
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser MLflow pour suivre les expériences exécutées dans Azure Databricks et à gérer les modèles d’apprentissage automatique.
Leçons
Laboratoire : Utilisation de MLflow pour suivre les expériences
Laboratoire : Gestion des modèles
Après avoir terminé ce module, vous serez capable de :
Module 4 : Intégration d'Azure Databricks et d'Azure Machine Learning
Dans ce module, vous apprendrez à intégrer Azure Databricks à Azure Machine Learning.
Leçons
Laboratoire : Déploiement de modèles sur Azure Machine Learning
Laboratoire : Exécution d'expériences dans Azure Machine Learning
Après avoir terminé ce module, vous serez capable de :
Prérequis
Avant de suivre ce cours, vous devez avoir de l’expérience dans l’utilisation de Python pour travailler avec des données et une certaine connaissance des concepts d’apprentissage automatique. Avant de participer à ce cours, suivez le parcours d'apprentissage suivant dans Microsoft Learn :
- Création de modèles d'apprentissage automatique
Langue
- Cours : Anglais
- Laboratoires : anglais