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Module 1 — Conception d'une Solution ML sur Azure

Programme du module

• 🔹 Architecture d'Azure Machine Learning : workspaces, compute, datastores
• 🔹 Gestion des environnements et des dependances
• 🔹 Configuration des ressources de calcul (compute instances, clusters)
• 🔹 Bonnes pratiques de conception pour les projets ML

Objectifs d'apprentissage

• ✓ Concevoir et preparer une solution de machine learning sur Azure
• ✓ Explorer les donnees et entrainer des modeles avec Azure Machine Learning

Methodologie

Formation officielle Microsoft avec labs pratiques dans Azure Machine Learning Studio et Azure AI Foundry. Les participants travaillent sur des jeux de donnees reels pour entrainer, optimiser et deployer des modeles. Alternance de theorie (35%) et de travaux pratiques (65%) avec des exercices de bout en bout couvrant le cycle de vie complet d'un projet ML, y compris l'optimisation de modeles de langage.

Prerequis

Connaissances en Python et en bibliotheques de data science (pandas, scikit-learn, NumPy). Comprehension des concepts de machine learning. Bases en Azure (portail, stockage, identite). Certification DP-900 ou AI-900 recommandee.