Advanced Machine Learning Operations - French

Dans ce cours, vous bénéficierez d'une compréhension complète du cycle de vie du machine learning et du MLOps, en mettant l'accent sur les meilleures pratiques en matière de gestion des données et des modèles, de tests et d'architectures évolutives. Il couvre les composants clés du MLOps, notamment le CI/CD, la gestion des pipelines et la séparation des environnements, tout en présentant les outils Databricks pour l'automatisation et la gestion de l'infrastructure, tels que les Declarative Automation Bundles (DABs), les Lakeflow jobs et le Model Serving. Vous apprendrez les concepts de monitoring, de métriques personnalisées, de détection de dérive, de stratégies de déploiement de modèles, de tests A/B et les principes des systèmes MLOps fiables, offrant une vue globale de la mise en œuvre et de la gestion de projets ML dans Databricks.

Remarque: pour les fichiers de cours SCORM, veillez à fermer la fenêtre SCORM une fois le contenu terminé. Ne cliquez pas sur le bouton « Next Lesson », car cela pourrait empêcher le module SCORM d'être marqué comme terminé.

Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

Dans ce cours, le contenu a été conçu pour des participants disposant des compétences, connaissances et aptitudes suivantes:

• Access to a Databricks workspace with administrator permissions and familiarity with basic Databricks operations (create clusters, run notebooks, basic notebook operations)

• Intermediate experience with Git version control, including repository management and Personal Access Token (PAT) configuration for GitHub integration

• Basic knowledge of CI/CD workflows, pipeline configurations, and DevOps concepts for automated deployment processes

• Intermediate programming experience with Python, MLflow for model tracking and management, and Unity Catalog for data governance

• Familiarity with machine learning model development lifecycle, including feature engineering, model training, validation, and deployment concepts

• Experience with command line interfaces, particularly Databricks CLI installation, configuration, and authentication using personal access tokens

• Understanding of model deployment strategies, including A/B testing, traffic distribution, and real-time inference concepts

• Basic knowledge of Lakeflow Jobs for job creation, task dependencies, and workflow orchestration

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Self-paced and weekly instructor-led sessions for every style of learner to optimize course completion and knowledge retention. Go to Subscriptions Catalog tab to purchase

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

Databricks Data Privacy - French

Ce contenu fournit un guide complet pour la gestion de la confidentialité des données dans Databricks. Il couvre des clés sujets tels que l'architecture Delta Lake, l'isolation des données par région, la conformité RGPD/CCPA, et l'utilisation du flux de données de changement (CDF). À travers des démonstrations pratiques et des travaux en laboratoire, les participants apprennent à utiliser les fonctionnalités de Unity Catalog pour sécuriser les données sensibles et garantir la conformité, leur permettant ainsi de préserver efficacement l'Intégrité des données.

Remarque :

1. Databricks Academy passe des cours vidéo à un format PDF plus rationalisé, avec des diapositives et des notes, pour tous les cours en autoformation. Veuillez noter que les vidéos de démonstration resteront disponibles dans leur format d’origine. Nous aimerions connaître votre avis sur ce changement ; veuillez donc partager vos commentaires via l’enquête du cours à la fin. Merci de faire partie de notre communauté d’apprentissage !

2. Ce cours est le deuxième de la série « Advanced Data Engineering with Databricks ».

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français | Español | 普通话

Free

Professional

Machine Learning Practitioner

Data Preparation for Machine Learning - French

Ce cours se concentre sur les fondamentaux de la préparation des données pour le machine learning avec Databricks. Les participants acquerront les compétences essentielles pour explorer, nettoyer et organiser les données en vue d'applications de machine learning traditionnelles. Les sujets clés comprennent la visualisation des données, l'Ingénierie des caractéristiques et les stratégies optimales de stockage des fonctionnalités. Grâce à des exercices pratiques, les participants acquerront une expérience concrète dans la préparation efficace de jeux de données pour le machine learning au sein de Databricks. Ce cours est conçu pour les data scientists de niveau associé et les praticiens du machine learning, ainsi que pour les personnes souhaitant renforcer leurs compétences en préparation des données, garantissant ainsi une base solide pour le déploiement Réussi d'un Modèle de machine learning.

Remarque :

1. Il s’agit du premier cours de la série « Machine Learning avec Databricks ».

2. Pour les fichiers de cours SCORM, veillez à fermer la fenêtre SCORM après avoir terminé le contenu. Ne cliquez pas sur le bouton « Leçon suivante », car cela pourrait empêcher le module SCORM d’être marqué comme terminé.

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Associate

Platform Administrator

Data Governance at Scale - French

Dans ce cours, vous apprendrez à implémenter la Gouvernance des données à grande échelle sur Databricks à l'aide de Unity Catalog, en mettant l'accent sur le contrôle d'accès basé sur les attributs, l'observabilité et le partage fédéré. Vous configurerez l'ABAC avec des tags gouvernés, migrerez depuis des contrôles granulaires hérités, activerez et utiliserez les tables système pour l'audit et le monitoring des coûts, déploierez le Data Quality Monitoring pour la qualité des données et des modèles, interpréterez la traçabilité des données pour l'impact et la conformité, et appliquerez des modèles de gouvernance fédérée et de Delta Sharing pour une collaboration sécurisée entre cloud.

Remarque : Pour les fichiers de cours SCORM, veillez à fermer la fenêtre SCORM après avoir terminé le contenu. Ne cliquez pas sur le bouton « Leçon suivante », car cela pourrait empêcher le module SCORM d’être marqué comme terminé.

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Associate