Data Analytics Fundamentals - 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.

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.

Ce cours est conçu pour présenter trois stratégies principales de déploiement de machine learning et illustrer la mise en œuvre de chacune de ces stratégies sur Databricks. Après une exploration des fondamentaux du déploiement de modèles, le cours aborde le batch inference, en proposant des démonstrations pratiques et des travaux dirigés pour l'utilisation d'un modèle dans des scénarios de batch inference, ainsi que des considérations relatives à l'optimisation des performance. La deuxième partie du cours couvre de manière exhaustive le déploiement de pipeline, tandis que le dernier segment se concentre sur le déploiement en temps réel. Les participants s'engageront dans des démonstrations pratiques et des travaux dirigés, en déployant des modèles avec Model Serving et en utilisant le serving endpoint pour l'inférence en temps réel.

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.