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Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists (en anglais)
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  2. Science des données
  3. Apprentissage automatique
Microsoft

Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists (en anglais)

Ce cours fait partie de Préparation à l'examen Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Certificat Professionnel

 Microsoft

Instructeur : Microsoft

15 295 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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4 modules
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4.3

(172 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Expérience recommandée

Niveau intermédiaire

Des connaissances ou une expérience en programmation générale seraient utiles. Vous devez avoir des connaissances de base en informatique et maîtriser l'anglais.

10 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

  • Identifier les différents types de modèles d'apprentissage automatique

  • Comment utiliser la capacité d'apprentissage automatique d'Azure Machine Learning pour former et déployer un modèle prédictif ?

  • Créez des modèles de régression, de classification et de regroupement à l'aide du concepteur Azure Machine Learning

  • Utilisez Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
    Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Transformation de données
    Transformation de données
  • Catégorie : Pipelines de données
    Pipelines de données
  • Catégorie : Gestion de l'informatique en nuage
    Gestion de l'informatique en nuage
  • Catégorie : Microsoft Azure
    Microsoft Azure
  • Catégorie : Machines virtuelles
    Machines virtuelles
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
    MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Bases de données
    Bases de données
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
    Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
    Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Modélisation prédictive
    Modélisation prédictive
  • Catégorie : Analyse de régression
    Analyse de régression
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
    Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Apprentissage automatique
    Apprentissage automatique
  • Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
    Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Déploiement des applications
    Déploiement des applications

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Évaluations

12 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique

Ce cours fait partie de la Préparation à l'examen Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Certificat Professionnel
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Microsoft

Il y a 4 modules dans ce cours

L'apprentissage automatique est au cœur de l'intelligence artificielle, et de nombreux services et applications modernes dépendent de modèles d'apprentissage automatique prédictifs. La formation d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources informatiques. L'apprentissage automatique peut faciliter ce processus. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code. Il s'agit du deuxième cours d'un programme de cinq cours qui vous prépare à passer le DP-100 : L'examen de certification est l'occasion de prouver vos connaissances et votre expertise dans l'exploitation de solutions d'apprentissage automatique à l'échelle du nuage à l'aide d'Azure Machine Learning. Cette spécialisation vous apprend à tirer parti de vos connaissances existantes en Python et en apprentissage automatique pour gérer l'ingestion et la préparation des données, l'entraînement et le déploiement des modèles, ainsi que la surveillance des solutions d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure. Chaque cours vous enseigne les concepts et les compétences qui sont mesurés par l'examen.

Cette Specializations est destinée aux data scientists ayant une connaissance existante de Python et des frameworks d'apprentissage automatique comme Scikit-Learn, PyTorch et Tensorflow, qui souhaitent construire et exploiter des solutions d'apprentissage automatique dans le cloud. Il enseigne aux scientifiques des données comment créer des solutions de bout en bout dans Microsoft Azure. Les étudiants apprendront à gérer les ressources Azure pour l'apprentissage automatique, à exécuter des expériences et à former des modèles, à déployer et à rendre opérationnelles des solutions d'apprentissage automatique et à mettre en œuvre un apprentissage automatique responsable. Ils apprendront également à utiliser Azure Databricks pour explorer, préparer et modéliser les données, et à intégrer les processus d'apprentissage automatique de Databricks à Azure Machine Learning.

L'apprentissage d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources de calcul. L'apprentissage automatique peut contribuer à le faciliter. Dans ce module, vous apprendrez à identifier les différents types de modèle d'apprentissage automatique et à utiliser la capacité d'apprentissage automatique d'Azure Apprentissage automatique pour former et déployer un modèle prédictif.

Inclus

3 vidéos8 lectures3 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

3 vidéos•Total 4 minutes
  • Introduction à la création de modèles prédictifs sans code avec Azure Machine Learning•1 minute•Prévisualiser le module
  • Azure Machine Learning pour former et déployer un modèle prédictif•2 minutes
  • Résumé hebdomadaire•0 minutes
8 lectures•Total 95 minutes
  • Syllabus du cours•10 minutes
  • Comment réussir ce cours ?•5 minutes
  • Exercice partie 1 : Créer un espace de travail d'apprentissage automatique Azure•10 minutes
  • Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
  • Partie 3 de l'exercice : explorer le studio d'apprentissage automatique d'Azure•10 minutes
  • Exercice partie 4 : créer et exécuter un pipeline de formation•25 minutes
  • Exercice partie 5 : affichage de l'historique des emplois de la filière de formation•15 minutes
  • Exercice partie 6 : nettoyage•10 minutes
3 devoirs•Total 39 minutes
  • Préparation aux tests•21 minutes
  • Exercice Quiz•3 minutes
  • Contrôle des connaissances•15 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Comment l'apprentissage automatique influence-t-il votre vie quotidienne ?•10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
  • Azure Machine Learning•15 minutes

La régression est une technique d'apprentissage automatique supervisée utilisée pour prédire des valeurs numériques. Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles de régression à l'aide d'Azure Machine Learning Designer.

Inclus

2 vidéos8 lectures3 devoirs

2 vidéos•Total 2 minutes
  • Qu'est-ce que la régression ?•1 minute•Prévisualiser le module
  • Résumé hebdomadaire•0 minutes
8 lectures•Total 84 minutes
  • Exercice partie 1 : Créez un espace de travail Azure Machine Learning•1 minute
  • Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
  • Exercice partie 3 : Créer un pipeline Azure ML à l'aide du Designer•15 minutes
  • Exercice partie 4 : exploration et préparation des données en cours d'utilisation d'Azure ML Designer•18 minutes
  • Partie 5 de l'exercice : former et évaluer des modèles de régression à l'aide d'Azure ML Designer•10 minutes
  • Exercice partie 6 : Créer un cluster d'inférence et un pipeline d'inférence•12 minutes
  • Exercice partie 7 : Déployer le modèle•8 minutes
  • Exercice partie 8 : Nettoyage•10 minutes
3 devoirs•Total 39 minutes
  • Préparation aux tests•21 minutes
  • Exercice Quiz•3 minutes
  • Contrôle des connaissances•15 minutes

La classification est une technique d'apprentissage automatique supervisée utilisée pour prédire des catégories ou des classes. Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles de classification à l'aide d'Azure Machine Learning Designer.

Inclus

2 vidéos8 lectures3 devoirs

2 vidéos•Total 2 minutes
  • Qu'est-ce que la classification ?•1 minute•Prévisualiser le module
  • Résumé hebdomadaire•0 minutes
8 lectures•Total 100 minutes
  • Exercice partie 1 : Créez un espace de travail Azure Machine Learning•10 minutes
  • Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
  • Exercice partie 3 : exploration et préparation des données en cours d'utilisation d'Azure ML Designer•15 minutes
  • Exercice Partie 4 : Entraînement d'un modèle de classification à l'aide d'Azure ML Designer•18 minutes
  • Exercice partie 5 : évaluation d'un modèle de classification•15 minutes
  • Exercice partie 6 : Créer un pipeline d'inférence•12 minutes
  • Exercice partie 7 : Déployer un service prédictif•10 minutes
  • Exercice partie 8 : Nettoyage•10 minutes
3 devoirs•Total 39 minutes
  • Préparation aux tests•21 minutes
  • Exercice Quiz•3 minutes
  • Contrôle des connaissances•15 minutes

Le clustering est une technique d'apprentissage automatique non supervisée utilisée pour regrouper des entités similaires en fonction de leurs caractéristiques. Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles de clustering à l'aide d'Azure Machine Learning Designer.

Inclus

3 vidéos9 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

3 vidéos•Total 3 minutes
  • Qu'est-ce que le regroupement ?•1 minute•Prévisualiser le module
  • Résumé hebdomadaire•0 minutes
  • Synthèse du cours•1 minute
9 lectures•Total 94 minutes
  • Exercice partie 1 : Créez un espace de travail Azure Machine Learning•8 minutes
  • Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
  • Exercice partie 3 : exploration et préparation des données en cours d'utilisation d'Azure ML Designer•12 minutes
  • Partie 4 de l'exercice : entraînement d'un modèle de clustering à l'aide d'Azure ML Designer•12 minutes
  • Exercice partie 5 : Évaluation d'un modèle de clustering•10 minutes
  • Exercice partie 6 : Créer un pipeline d'inférence•12 minutes
  • Exercice partie 7 : Déploiement d'un service prédictif•10 minutes
  • Exercice partie 8 : Nettoyage•10 minutes
  • À quoi s'attendre ensuite ?•10 minutes
3 devoirs•Total 66 minutes
  • Préparation aux tests•21 minutes
  • Exercice Quiz•30 minutes
  • Contrôle des connaissances•15 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Révision du cours•10 minutes

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant

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4.0 (28 évaluations)
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Offert par

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L'objectif de Microsoft est de permettre à chaque individu et à chaque organisation de la planète d'aller plus loin. Dans cette nouvelle révolution de la transformation numérique, la croissance est tirée par la technologie. Notre approche intégrée du cloud crée une plateforme inégalée pour la transformation numérique. Nous répondons aux besoins réels des clients en intégrant de manière transparente Microsoft 365, Dynamics 365, LinkedIn, GitHub, Microsoft Power Platform et Azure afin de libérer de la valeur commerciale pour toutes les organisations, des grandes entreprises aux entreprises familiales. Azure en est l'épine dorsale et le fondement.

En savoir plus sur Apprentissage automatique

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
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    Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure

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    Essai gratuit
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    Microsoft Azure Machine Learning

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    Essai gratuit
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    Create Machine Learning Models in Microsoft Azure

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
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    Microsoft

    Prepare for DP-100: Data Science on Microsoft Azure Exam

    Cours

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.3

172 avis

  • 5 stars

    59,30 %

  • 4 stars

    23,83 %

  • 3 stars

    10,46 %

  • 2 stars

    1,16 %

  • 1 star

    5,23 %

Affichage de 3 sur 172

A
AA
4

Révisé le 4 janv. 2024

Some exercises had outdated instructions, considering the recent updates in Azure Machine Learning services.

N
NF
5

Révisé le 14 févr. 2024

very easy to follow module...I love the hands-on practice with the Microsoft Azure Platform as well

M
MO
5

Révisé le 15 janv. 2023

Great content with very helpful practical exercises

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Foire Aux Questions

Les professionnels de l'informatique désireux de découvrir les types de solutions que l'intelligence artificielle (IA) rend possibles et les services de Microsoft Azure que vous pouvez utiliser pour les créer.

Les professionnels de l'informatique en activité qui recherchent des compétences ou des titres supplémentaires pour démontrer leur connaissance des charges de travail courantes de ML et d'IA et de la manière de les mettre en œuvre sur Azure. Les professionnels de l'informatique qui cherchent à se spécialiser dans le domaine spécifique de l'intelligence artificielle sur Azure

L'apprentissage automatique est au cœur de l'intelligence artificielle, et de nombreux services et applications modernes dépendent de modèles d'apprentissage automatique prédictifs. La formation d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources informatiques. L'apprentissage automatique peut faciliter ce processus. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code.

Vous devez vous attendre à consacrer au moins une heure par semaine pendant quatre semaines pour compléter tous les aspects de ce cours.

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