Databricks Certified Machine Learning Professional
La formation Databricks Certified Machine Learning Professional permet aux professionnels de la data de maîtriser le cycle de vie complet du machine learning, de la préparation des données à l’optimisation et au déploiement des modèles dans des environnements Big Data avancés. Les participants apprendront à utiliser Databricks, Apache Spark et MLflow pour développer des pipelines de machine learning robustes, gérer des modèles complexes et assurer des performances optimales dans des environnements distribués.
- Référence : 1529
- Durée : 3 Jours
- Visiteurs : 102
Ce que vous allez apprendre
- Maîtriser la syntaxe, les structures de données et les paradigmes du langage étudié
- Concevoir et développer des applications fonctionnelles de bout en bout
- Appliquer les bonnes pratiques de codage et les principes SOLID ou équivalents
- Utiliser les outils de versionnement, de débogage et de test dans vos projets
- Intégrer des API, bases de données et services externes dans vos développements
- Réaliser un projet complet démontrant les compétences acquises pendant la formation
À propos de cette formation
Databricks Certified Machine Learning Professional — Ce que vous devez savoir
Durée totale
Databricks Certified Machine Learning Professional
Les organisations modernes exploitent le machine learning et l’intelligence artificielle pour automatiser des processus, améliorer les décisions et développer des services innovants basés sur les données.
La plateforme Databricks, combinant Apache Spark, MLflow et un environnement cloud distribué, permet de gérer le cycle de vie complet des modèles de machine learning à grande échelle.
La formation Databricks Certified Machine Learning Professional offre aux participants les compétences avancées pour :
• Concevoir et optimiser des pipelines de machine learning complexes
• Préparer et transformer des données pour l’entraînement de modèles
• Développer des modèles ML avancés avec Spark MLlib et Python
• Gérer les expérimentations et le cycle de vie des modèles avec MLflow
• Déployer des modèles dans des environnements de production
• Optimiser les performances et la scalabilité des modèles
• Assurer la gouvernance et la sécurité des modèles
À qui s'adresse cette formation ?
Profils cibles et niveaux attendus
Développeurs souhaitant approfondir leurs compétences techniques dans un langage ou framework
Étudiants en informatique cherchant à compléter leur formation académique par la pratique
Professionnels en reconversion vers les métiers du développement logiciel
Data scientists et analystes cherchant à automatiser leurs traitements de données
Ingénieurs IT souhaitant moderniser leurs compétences avec les dernières technologies
Toute personne souhaitant développer une application ou un projet informatique concret
Programme de la formation
Fondamentaux avancés et architecture ML
1 modules- 01Fondamentaux avancés et architecture MLConcepts avancés de machine learning et IA appliquée Architecture de Databricks pour le machine learning à grande échelle Gestion des environnements et clusters Databricks pour ML Préparation avancée des données et feature engineering Utilisation de Spark MLlib pour le développement de modèles distribués Gestion des workflows ML et intégration dans les pipelines de données
Pourquoi choisir notre formation?
Ce qui nous distingue des autres centres de formation
Formation orientée projet avec des exercices concrets à chaque étape de l'apprentissage
Formateurs experts et praticiens actifs dans l'industrie du développement logiciel
Environnement de développement préconfiguré fourni pour démarrer immédiatement
Petits groupes favorisant un suivi personnalisé et des échanges de qualité
Accès à des ressources complémentaires et à une communauté active après la formation
Programme constamment mis à jour pour refléter les standards actuels de l'industrie
Questions fréquemment posées (FAQ)
Tout ce qu'il faut savoir avant de s'inscrire
Une expérience en Databricks, Spark et machine learning avancé est recommandée.
Data Scientists, Machine Learning Engineers et Data Engineers souhaitant approfondir le ML à grande échelle.
La formation dure 3 jours, avec des modules intensifs.
Des experts certifiés Databricks et spécialistes en machine learning et MLOps.
Vous développerez des compétences avancées en ML à grande échelle, optimisation Spark, MLOps et déploiement de modèles, très recherchées sur le marché.
