Formation Azure Databricks – Implémentation de solutions de Machine Learning
Informations clés
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Description de la formation Azure Databricks – Implémentation de solutions de Machine Learning
Cette formation Azure Databricks : implémentation de solutions de Machine Learning vous apprend à exploiter la plateforme cloud Azure Databricks pour concevoir, entraîner, optimiser et déployer des modèles ML. Vous utiliserez Apache Spark pour manipuler et analyser des données à grande échelle, gérerez le cycle de vie des modèles avec MLflow, et automatiserez des workflows avec AutoML et hyperparameter tuning. Des modules avancés couvrent le Deep Learning et la mise en production de solutions ML robustes. Des ateliers pratiques vous permettront d’appliquer ces compétences à des scénarios professionnels concrets. À l’issue, vous serez capable de développer des solutions ML efficaces et évolutives dans un environnement cloud collaboratif. Découvrez également notre Formation Microsoft Fabric, notre Formation Microsoft Azure AZ-900, notre Formation Azure Synapse Analytics et notre Formation Python.
Envie de comparer les parcours ? Découvrez l’ensemble de nos formations en bases de données, ou laissez-vous guider par notre article Quelle formation base de données ou BI choisir ?.
Bon à savoir
Cette formation comprend de nombreux exercices (60 % de pratique) pour un meilleur apprentissage. Nos sessions sont garanties dès 1 seul inscrit, pas de risque de report (sauf cas de force majeure). Un entretien en amont a lieu entre le participant et ou un référent de l’entreprise afin de bien prendre en compte le profil du participant (niveau, besoins, contexte professionnel, enjeux…).
Evaluation : pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants reçoivent une attestation de validation d’acquis à l’issue de la formation.
Cette formation fait partie de notre catalogue Formations Cloud Computing. Découvrez nos autres formations cloud pour maîtriser les architectures, services et bonnes pratiques sur AWS, Azure et GCP.
Cette formation fait également partie de notre catalogue Formations en Bases de Données. Découvrez nos autres formations bases de données et BI pour modéliser, exploiter et valoriser vos données métier.
Objectifs de la formation Azure Databricks – Implémentation de solutions de Machine Learning
A l’issue de la formation le participant sera capable de :
- Comprendre les fondamentaux de la plateforme Azure Databricks pour l’analyse de données et le Machine Learning.
- Utiliser Apache Spark dans Azure Databricks pour traiter, analyser et visualiser des données à grande échelle.
- Préparer et entraîner des modèles de Machine Learning performants dans un environnement collaboratif.
- Gérer le cycle de vie des modèles ML avec des outils comme MLflow.
- Optimiser et automatiser l’entraînement des modèles à l’aide de techniques telles que hyperparameter tuning et AutoML.
- Approfondir des approches avancées comme le Deep Learning et la mise en production des modèles.
Prérequis de la formation Azure Databricks – Implémentation de solutions de Machine Learning
- Maîtrise de Python et expérience avec des bibliothèques ML (ex. Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow).
- Connaissances de base en Machine Learning (création et évaluation de modèles).
- Première expérience avec des workflows de données ou des environnements cloud est un plus.
- Parce que chaque participant est unique, un entretien personnalisé avec notre expert nous permet de concevoir une formation parfaitement alignée avec ses objectifs, son niveau et ses enjeux professionnels.
Public visé par la formation Azure Databricks – Implémentation de solutions de Machine Learning
- Data Scientists, ingénieurs Machine Learning et AI qui souhaitent exploiter Azure Databricks pour implémenter des solutions ML à grande échelle.
- Analystes de données et ingénieurs cloud impliqués dans des projets de traitement de données Big Data.
- Développeurs et professionnels IT souhaitant monter en compétences sur l’intégration ML dans Azure.
Financement
Cette formation est financée directement par l’entreprise (pas de CPF, pas d’OPCO).
Programme détaillé de la formation Azure Databricks – Implémentation de solutions de Machine Learning
Télécharger le programme (PDF)
Introduction à Azure Databricks
- Présentation de la plateforme Azure Databricks et de ses cas d’usage.
- Concepts clés, workspace et gouvernance des données (Unity Catalog, Purview).
Apache Spark pour le Machine Learning
- Création et gestion de clusters Spark.
- Exécution de code Spark dans les notebooks et transformation de jeux de données.
Entraînement de modèles Machine Learning
- Préparation des données, sélection de fonctionnalités et entraînement de modèles prédictifs.
- Évaluation des performances des modèles.
Gestion du cycle de vie ML avec MLflow
- Utilisation de MLflow pour suivre les expériences, enregistrer et servir des modèles.
Optimisation des modèles
- Hyperparameter tuning avec Hyperopt ou outils similaires.
- Analyse et échelle des essais pour améliorer les performances.
Utilisation d’AutoML
- Automatisation de la création de modèles via AutoML (UI et API).
Deep Learning dans Databricks
- Concepts de Deep Learning et entraînement de modèles avec PyTorch ou autres frameworks.
- Distribution de l’entraînement pour accélérer les processus.
Mise en production des solutions ML
- Automatisation des pipelines de données, stratégies de déploiement, gestion des versions et cycle de vie des modèles.
Les plus de cette formation
- Est centrée sur la mise en œuvre de solutions de Machine Learning avec Azure Databricks
- Couvre la préparation des données, l’entraînement et le déploiement via MLflow
- S’appuie sur des ateliers pratiques sur notebooks Spark et clusters Databricks
- Prépare à industrialiser des projets de Data Science sur Azure
FAQ
Azure Databricks, c'est quoi ?
Azure Databricks est la plateforme analytique unifiée basée sur Apache Spark, co-développée par Databricks et Microsoft. Elle combine Data Engineering, Data Science, Machine Learning et SQL Analytics dans un environnement collaboratif de type Lakehouse avec Delta Lake et MLflow.
Quelle différence entre Azure Databricks et Azure Synapse Analytics ?
Synapse est la plateforme data intégrée de Microsoft (SQL, Spark, pipelines) pour les scénarios DW et BI d’entreprise. Databricks cible les workloads Data Science/ML avancés avec un Spark optimisé et MLflow. Les deux peuvent coexister. Notre formation MFE-IT aide à positionner Databricks dans votre architecture data.
Comment déployer un modèle ML avec Azure Databricks et MLflow ?
Le workflow type : expérimentation sur notebook → tracking MLflow (paramètres, métriques, artefacts) → enregistrement dans le Model Registry → transition des stages (Staging/Production) → déploiement via endpoint (Databricks Serving, Azure ML ou conteneur). MFE-IT détaille la chaîne complète.
Combien de temps faut-il pour apprendre Azure Databricks pour le ML ?
Notre formation Azure Databricks Machine Learning se déroule sur 1 jour (6 heures) en format 100% sur mesure. Elle cible les data engineers et data scientists souhaitant industrialiser leurs modèles ML sur la plateforme.
Cette formation Azure Databricks est-elle éligible au CPF ou à une prise en charge OPCO ?
Non. MFE-IT ne gère pas directement les dossiers CPF ou OPCO et notre organisme n’est pas agréé Qualiopi. Cette formation s’adresse donc uniquement aux entreprises qui la financent directement.
C’est un choix assumé : nous avons privilégié l’agilité pédagogique et l’investissement dans la qualité réelle plutôt que dans la conformité administrative.
En contrepartie, vous bénéficiez d’un format 100 % sur mesure : entretien préalable, contenu adapté à votre contexte métier, sessions garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure), 3 participants maximum par session et 30 jours de suivi post-formation par email.
Pour plus d’informations voir notre faq et/ou nous contacter via notre formulaire de contact.