La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Maîtriser Azure Machine Learning : De l’initiation au déploiement de modèles intelligents sont : Bonnes bases en Python, connaissances générales en machine learning et cloud computing. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Maîtriser Azure Machine Learning : De l’initiation au déploiement de modèles intelligents est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Maîtriser Azure Machine Learning : De… | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser Azure Machine Learning : De l’initiation au déploiement de modèles intelligents est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser Azure Machine Learning : De l’initiation au déploiement de modèles intelligents, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser Azure Machine Learning : De l’initiation au déploiement de modèles intelligents s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et les composants d’Azure Machine Learning

Préparer et gérer efficacement des jeux de données sur Azure

Créer, entraîner et évaluer différents modèles de machine learning avec Azure ML

Automatiser l'entraînement et l’optimisation d’hyperparamètres

Déployer des modèles de machine learning à l’échelle en production via Azure

Assurer la surveillance, la gestion des versions et l’intégrité des modèles ML déployés

Programme de la formation

Module 1Introduction et principes fondamentaux d’Azure Machine Learning

Tour d’horizon de l’IA sur Azure, découverte du portail Azure Machine Learning Studio, explication des ressources, environment et workspace, prise en main de l’interface, gestion des accès et sécurité.

Module 2Gestion des données sur Azure ML

Création de datastores et datasets, importation et transformation des données (DataPrep), utilisation des pipelines, gestion des étiquettes et validation des jeux de données. Introduction au versionnement des données.

Module 3Création, entraînement et évaluation de modèles ML

Notions avancées de machine learning supervisé et non-supervisé sur Azure, construction de notebooks, utilisation de SDK Python, exécution d’expériences dans des environnements managés et customisés, gestion des logs et de la reproductibilité.

Module 4Automatisation, AutoML et optimisation des modèles

Introduction à l’AutoML d’Azure, création d’expériences d’entraînement automatisé, choix des algorithmes, tuning d’hyperparamètres, analyse des métriques et sélection du meilleur modèle.

Module 5Déploiement, monitoring et gouvernance des modèles sur Azure

Déploiement des modèles en tant que services web, options de déploiement (AKS, ACI), packaging et versionning, monitoring des performances, gestion du cycle de vie du modèle (ML Ops), meilleures pratiques de sécurité et conformité.

Méthode d'évaluation

Évaluation continue à chaque module via des exercices pratiques encadrés
Projet de fin de formation : Création, entraînement et déploiement d’un modèle ML sur Azure
QCM de validation des connaissances théoriques

Méthode d'apprentissage

Démonstrations en direct et explications interactives
Études de cas réels issus de différents secteurs (finance, industrie, santé, etc.)
Mises en situation et travaux pratiques sur notebooks Azure
Documentation et tutoriaux détaillés remis à chaque participant