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- Maîtrisez l'ia avec azure ml et power bi dans le big data
Maîtrisez l'ia avec azure ml et power bi dans le big data
Objectifs
Programme
- Comprendre et identifier les différents types de données nécessaires à la mise en place d'un modèle d'Intelligence Artificielle
- Maîtriser l'utilisation de Power BI pour construire et améliorer efficacement un modèle de données pour l'IA
- Sélectionner et appliquer les modèles d'IA appropriés en fonction des données disponibles et des objectifs à atteindre
- Développer et entraîner des modèles d'IA sur Azure ML et les rendre consommables dans Power BI
- Analyser et interpréter le feedback de l'IA pour définir de futurs projets de valorisation de la Data
- Évaluer l'efficacité et la précision des modèles d'IA utilisés pour optimiser leur performance.
1. INTRODUCTION À L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) ET AU BIG DATA
- Définition et historique de l'IA et du Big Data
- Les différents types d'IA : Machine Learning, Deep Learning
- Le rôle du Big Data dans l'IA : Data Warehouse, Data Lake et Lakehouse
- Les solutions d'IA sur le Cloud : présentation d'Azure ML et Power BI
2. WORKFLOWS DANS POWER BI
- Création des Dataflows et leur utilisation
- Nettoyage et préparation des données avec Power Query
- Direct Query dans Power BI : définition et utilisation
- Travaux pratiques : création d'un modèle simple sur Azure ML et consommation du modèle dans Power BI
3. MODÉLISATION DES DONNÉES
- Définition d'un modèle de données
- Importance des modèles de données dans Power BI
- Meilleures pratiques de modélisation des données : Flat File Structure vs Dimensional Model Structure
- Travaux pratiques : modélisation de données complexes, sélection et comparaison de modèle d'IA
4. LA VALEUR AJOUTÉE DE L'IA DANS POWER BI
- Amélioration de la Data Visualisation grâce à l'IA
- Prédiction binaire, classification, régression
- Travaux pratiques : comparaison des performances et visualisation dans Power BI
5. ANALYTICS TEXTE DANS POWER BI
- Les bases des analytics texte
- Algorithmes d'analytics texte et leur principe de fonctionnement
- Détection de la langue, extraction de termes, analyse de sentiments
- Travaux pratiques : analyse de sentiment et visualisation avec Azure ML et Power BI à partir de données Open Source
Public visé
Cette formation s'adresse principalement aux professionnels du domaine de la Data et du Big Data souhaitant développer leurs compétences en Intelligence Artificielle (IA) à l'aide des outils Azure ML et Power BI.
De ce fait, elle est particulièrement pertinente pour les Data Scientists et les Data Analysts qui manipulent quotidiennement des données volumineuses et qui souhaitent intégrer des modèles d'IA dans leurs analyses.
De même, les ingénieurs Data qui conçoivent et mettent en œuvre des solutions de stockage et de traitement des données trouveront dans cette formation l'opportunité d'élargir leur champ d'action en intégrant l'IA dans leurs projets.
Les chefs de projet et les IA product managers bénéficieront également de cette formation, en acquérant une compréhension plus approfondie des capacités de l'IA, ce qui leur permettra de mieux diriger leurs équipes et de prendre des décisions plus éclairées.
Enfin, les consultants BI / Big Data pourront également tirer profit de cette formation en complétant leurs compétences en matière de Business Intelligence et de Big Data avec les techniques d'IA.
Cette formation est conçue pour les professionnels souhaitant développer leurs compétences en IA et Big Data à travers les outils Azure ML et Power BI. Elle s'adapte aux besoins spécifiques des apprenants et offre un suivi personnalisé pour garantir une application optimale des connaissances acquises.
Prérequis
Avoir des connaissances en Data Science : comprendre les notions de base de la science des données, y compris la collecte, le nettoyage et l'analyse des données.
Avoir des compétences en Python : être capable de lire, d'écrire et de comprendre des scripts Python, en particulier ceux liés à la manipulation de données et à l'apprentissage automatique.
Être muni d'un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur : cela permettra de suivre la formation en toute efficacité, de participer activement aux discussions et de réaliser les travaux pratiques.
Être à l'aise avec l'utilisation des outils informatiques de base : cela comprend la navigation sur Internet, l'utilisation de la messagerie électronique et la manipulation des fichiers et dossiers.
Posséder un esprit analytique et être à l'aise avec les chiffres : cela facilitera la compréhension des concepts liés à la data science et à l'intelligence artificielle.
Méthodes pédagogiques
L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.
Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.
Modalités d'évaluation
Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.
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