3 jours
Perfectionnement / Avancé
Présentiel Classe à distance
Accueil › Formations › Intelligence Artificielle › IA par Métier › Data et Big Data › Développer et consommer des modèles d'Intelligence Artificielle (IA) avec Azure ML et Power BI
Objectifs de formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Utiliser Power BI pour construire un bon modèle de données pour l'IA
- Sélectionner les modèles d'IA adaptés aux données et au but recherché
- Développer et entraîner des modèles sur Azure ML consommables dans Power BI
- Utiliser le feedback de l'IA pour définir vos nouveaux projets de Data valorisation.
Prérequis
Avoir des connaissances en Data Science et Python.
Validez les prérequis
Afin de vérifier que vous disposez bien des prérequis nécessaires à cette formation, nous vous invitons à réaliser ce test.
Temps estimé : 4 minutes.
Passer le testPublic concerné
Data scientists, Data analysts, ingénieurs Data, chefs de projet, IA product managers, consultants BI / Big Data.
Programme
Jour 1
Fondamentaux de l'IA moderne
- Qu'est-ce que l'IA ?
- Similarités et différences entre IA et le développement d'applications traditionnelles
- Machine Learning vs Deep Learning
- Les différents types d'apprentissage de modèles
- Stockage des données : Data Warehouse, Data Lake, et Lakehouse
- Pipelines de données et automatisation
- Solutions d'IA sur le Cloud
Workflows dans Power BI
- Création des Dataflows
- Streaming des Dataflows et agrégation automatique
- Nettoyage et préparation des données
- Ingestion en temps réel vs batch dans Power BI
- Power Query dans Power BI
- Direct Query dans Power BI
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Préparation de données avec Power BI
- Création d'un modèle simple sur Azure ML
- Consommation du modèle dans Power BI
Jour 2
Modélisation des données
- Qu'est-ce qu'un modèle de données ?
- Importance des modèles de données dans Power BI
- Modèles de données et IA
- Meilleures pratiques de modélisation des données
- Modèles de données vs modèles d'IA
- Flat File Structure vs Dimensional Model Structure
Valeur ajoutée de l'IA dans Power BI
- Amélioration de la Data Visualisation (arbre de décomposition, visuels Q&A, visuels des influenceurs clés)
- L'IA pour réduire la charge cognitive
- AutoML
- Prédiction binaire, classification, régression
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Modélisation de données complexes
- Sélection et comparaison de modèle d'IA
- Comparaison des performances
- Visualisation dans Power BI
Jour 3
Analytics texte dans Power BI
- Les bases des analytics texte
- Algorithmes d'analytics texte et leur principe de fonctionnement
- Limites des analytics texte
- Détection de la langue
- Extraction de termes
- Analyse de sentiments
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Analyse de sentiment et visualisation avec Azure ML et Power BI à partir de données Open Source (AirBnB, Kaggle...)
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités, méthodes et moyens pédagogiques
Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).
Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).
Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :
- Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
- Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
- Supports de cours et exercices
En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
* nous consulter pour la faisabilité en distanciel
** ratio variable selon le cours suivi
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Accessibilité de la formation
Le groupe M2i s'engage pour faciliter l'accessibilité de ses formations. Les détails de l'accueil des personnes en situation de handicap sont consultables sur la page Accueil et Handicap.
Modalités et délais d’accès à la formation
Les formations M2i sont disponibles selon les modalités proposées sur la page programme. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ce délai est porté à 11 jours ouvrés.
