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Formation Azure Machine Learning - Déployer des pipelines ML scalables

Réf. : YOD873
10 personnes max.
3300€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser la plateforme Azure Machine Learning pour développer des compétences professionnelles certifiantes en IA cloud
  • Concevoir et entraîner des modèles ML avec AutoML et le Designer pour des projets entreprise rapides
  • Implémenter des pipelines de données automatisés via Azure ML Studio et SDK Python
  • Déployer des modèles en production avec endpoints sécurisés et scaling automatique
  • Optimiser les performances ML grâce au monitoring et à l'interprétabilité des modèles
  • Acquérir des expertises en MLOps pour intégrer l'IA dans les processus métier d'entreprise

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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise d'Azure Machine Learning, 70% des projets ML d'entreprise échouent en phase de déploiement selon Gartner, entraînant des pertes estimées à 500k€ par initiative ratée due à des modèles non scalables et des coûts d'infrastructure explosifs.

  • Les data scientists isolés sur des outils locaux perdent 40% de productivité face aux concurrents cloud-native, risquant obsolescence professionnelle et retard compétitif majeur pour l'entreprise dans un marché IA en croissance de 37% annuel.

  • Investissez dès maintenant dans cette formation certifiante pour sécuriser vos déploiements ML et booster votre ROI IA.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Azure Machine Learning : configuration d'espaces de travail et notebooks interactifs (SDK Python, ML Studio)

Découvrez la plateforme Azure Machine Learning en créant votre espace de travail dédié, configurez des compute instances pour exécuter des notebooks Jupyter, explorez les datasets intégrés et lancez vos premiers scripts d'exploration de données avec Pandas et Scikit-learn, réalisez des exercices pratiques sur l'ingénierie des features, produisez des rapports visuels via Azure ML Studio, et terminez par un livrable : un notebook fonctionnel prêt pour l'entraînement ML.

Module 2Expérimentations et AutoML Azure Machine Learning : tracking d'expériences et hyperparamétrage automatique (Automated ML, Model Interpretability)

Plongez dans les runs d'expériences avec MLflow intégré à Azure, trackez métriques et artefacts en temps réel, utilisez AutoML pour automatiser l'entraînement sur datasets réels comme classification ou régression, testez le Designer pour des workflows no-code/low-code, analysez l'interprétabilité des modèles avec SHAP, effectuez des exercices sur optimisation d'hyperparamètres, et générez un livrable : un modèle optimisé avec rapport de performance détaillé.

Module 3Déploiement et MLOps Azure Machine Learning : endpoints de scoring et pipelines CI/CD (ACI, AKS, Azure DevOps)

Maîtrisez le déploiement de modèles via endpoints REST sécurisés sur ACI ou Kubernetes, configurez le monitoring avec Application Insights pour détecter les dérives, implémentez des pipelines MLOps end-to-end avec Azure ML Pipelines et Git integration, simulez des scénarios de retraining automatique, testez la scalabilité en production via exercices pratiques sur cas d'usage entreprise, et finalisez avec un livrable : un endpoint déployé fonctionnel avec dashboard de monitoring actif.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs en fin de chaque journée sur concepts clés Azure ML
  • Projet pratique final : déploiement d'un pipeline complet ML en autonomie
  • Attestation de formation Qualiopi avec évaluation des compétences acquises

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique avec exercices hands-on sur environnements Azure réels
  • Cas d'usage concrets tirés d'entreprises pour ancrage professionnel
  • Méthodologie agile adaptée aux besoins data science en production
  • Support pédagogique personnalisé avec coach expert Microsoft Certified

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Azure Machine Learning - Déployer des pipelines ML scalables 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Azure Machine Learning - Déployer des pipelines ML scalables, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • 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 Formation Azure Machine Learning - Déployer des pipelines ML scalables 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

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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