Résumé du cours
Azure Databricks est une plateforme en nuage 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 les données; et à intégrer les processus d'apprentissage automatique de Databricks avec Azure Machine Learning.
Contenu
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
- Démarrer avec Azure Databricks
- Travailler avec des données dans Azure Databricks
- Laboratoire: Premiers pas avec Azure Databricks
- Laboratoire: Travailler avec des données dans Azure Databricks
Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure de:
- Provisionner un espace de travail et un cluster Azure Databricks.
- Utiliser Azure Databricks pour travailler avec des données.
Module 2: Formation et évaluation des modèles d'apprentissage automatique
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser Azure Databricks pour préparer les données pour la modélisation, et former et valider un modèle d'apprentissage automatique.
Leçons
- Préparation des données pour l'apprentissage automatique
- Formation d'un modèle d'apprentissage automatique
- Laboratoire: Formation 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:
- Préparer des données pour la modélisation.
- Former et valider un modèle d'apprentissage automatique
Module 3: Gestion des expériences et des modèles
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser MLflow pour suivre les expériences en cours dans Azure Databricks, et à gérer les modèles d'apprentissage automatique.
Leçons
- Utilisation de MLflow pour suivre les expériences
- Gestion des modèles
- Laboratoire: Utilisation de MLflow pour le suivi des expériences
- Laboratoire: Gestion des modèles
Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure de:
- Utiliser MLflow pour suivre les expériences
- Gérer des modèles
Module 4: Intégration de Azure Databricks et de Azure Machine Learning
Dans ce module, vous apprendrez à intégrer Azure Databricks à Azure Machine Learning.
Leçons
- Suivi des expériences avec Azure Machine Learning
- Déploiement de modèles
- Laboratoire: Déploiement de modèles dans Azure Machine Learning
- Laboratoire: Exécution d'expériences dans Azure Machine Learning
Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure de:
- Exécuter des expériences de Azure Machine Learning sur le calcul de Azure Databricks.
- Déployer des modèles formés sur Azure Databricks vers Azure Machine Learning.
A qui s'adresse cette formation
- Data Scientist ayant une expérience de Python qui doivent apprendre à appliquer leurs compétences en science des données et en apprentissage automatique sur Azure Databricks.
Pré-requis
Avant de suivre ce cours, vous devez avoir une expérience de l'utilisation de Python pour travailler avec des données, et une certaine connaissance des concepts d'apprentissage automatique. Avant de suivre ce cours, suivez le parcours d'apprentissage suivant sur Microsoft Learn : Créer des modèles d'apprentissage automatique
Objectifs
À l'issue de ce cours, vous serez capable de :
- Provisionner un espace de travail et un cluster Azure Databricks
- Utiliser Azure Databricks pour former un modèle d'apprentissage automatique
- Utiliser MLflow pour suivre les expériences et gérer les modèles d'apprentissage automatique
- Intégrer Azure Databricks à Azure Machine Learning.
Outline: Implementing a Machine Learning Solution with Azure Databricks (DP-090T00)
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
- Démarrer avec Azure Databricks
- Travailler avec des données dans Azure Databricks
- Laboratoire: Premiers pas avec Azure Databricks
- Laboratoire: Travailler avec des données dans Azure Databricks
Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure de:
- Provisionner un espace de travail et un cluster Azure Databricks.
- Utiliser Azure Databricks pour travailler avec des données.
Module 2: Formation et évaluation des modèles d'apprentissage automatique
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser Azure Databricks pour préparer les données pour la modélisation, et former et valider un modèle d'apprentissage automatique.
Leçons
- Préparation des données pour l'apprentissage automatique
- Formation d'un modèle d'apprentissage automatique
- Laboratoire: Formation 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:
- Préparer des données pour la modélisation.
- Former et valider un modèle d'apprentissage automatique
Module 3: Gestion des expériences et des modèles
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser MLflow pour suivre les expériences en cours dans Azure Databricks, et à gérer les modèles d'apprentissage automatique.
Leçons
- Utilisation de MLflow pour suivre les expériences
- Gestion des modèles
- Laboratoire: Utilisation de MLflow pour le suivi des expériences
- Laboratoire: Gestion des modèles
Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure de:
- Utiliser MLflow pour suivre les expériences
- Gérer des modèles
Module 4: Intégration de Azure Databricks et de Azure Machine Learning
Dans ce module, vous apprendrez à intégrer Azure Databricks à Azure Machine Learning.
Leçons
- Suivi des expériences avec Azure Machine Learning
- Déploiement de modèles
- Laboratoire: Déploiement de modèles dans Azure Machine Learning
- Laboratoire: Exécution d'expériences dans Azure Machine Learning
Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure de:
- Exécuter des expériences de Azure Machine Learning sur le calcul de Azure Databricks.
- Déployer des modèles formés sur Azure Databricks vers Azure Machine Learning.