Science des données et modélisation prédictive avec Azure Machine Learning — PickAClass
★ 4.8 (4) ⏱ 3 h 📚 30 leçons 🎧 Version audio

Science des données et modélisation prédictive avec Azure Machine Learning

Apprenez à créer, évaluer et déployer des modèles prédictifs sur le cloud en utilisant les outils low-code d'Azure Machine Learning.

  • 💬 Instructeur IA
    Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
  • 🕐 Commencez quand vous voulez
    Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
  • 🌐 En français
    Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.

À propos de ce cours

À l'ère moderne des données, la capacité d'extraire des modèles prédictifs à partir d'informations brutes est l'une des compétences les plus précieuses que vous puissiez posséder. Ce cours écrit vous initie à la science des données basée sur le cloud, vous montrant comment exploiter de puissants outils cloud pour créer des applications intelligentes et prédictives sans écrire de code complexe. Vous passerez de débutant à praticien confiant, capable de gérer l'ensemble du cycle de vie du machine learning. Grâce à des explications claires et des guides textuels structurés, vous apprendrez à ingérer des données, à entraîner des modèles prédictifs et à les déployer sur le cloud. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie de base de la science des données, les flux de travail du machine learning et les concepts de données cloud. - Préparer, nettoyer et transformer des jeux de données dans Azure Machine Learning pour un entraînement optimal. - Créer des modèles prédictifs à l'aide d'outils visuels low-code et du machine learning automatisé (AutoML). - Évaluer les performances du modèle à l'aide de métriques clés telles que la précision, la sensibilité et le rappel. - Déployer des modèles entraînés en tant que points de terminaison cloud pour générer des prédictions en temps réel. - Appliquer des pratiques MLOps fondamentales pour surveiller et gérer vos actifs de machine learning. Ce cours commence par les concepts fondamentaux de l'analyse prédictive et de la préparation des données avant de vous guider à travers les étapes pratiques de la création, du test et du déploiement d'un modèle de classification binaire. Vous explorerez des scénarios réels, tels que des campagnes de marketing ciblées, pour voir comment ces modèles résolvent de véritables problèmes commerciaux. Ce cours est conçu pour les débutants absolus, les analystes commerciaux et les professionnels des données en herbe qui souhaitent entrer dans le domaine du machine learning sans avoir de solides bases en programmation. Aucune expérience préalable en codage ou en science des données n'est requise. Commencez votre voyage dans la science des données basée sur le cloud dès aujourd'hui.

Contenu du cours

Ce que vous recevez

  • 📜 Certificat de fin
    Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
  • 💬 Tuteur AI personnel
    Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
  • 🎧 Version audio incluse
    Apprenez en déplacement, sans écran
  • ♾️ Accès à vie
    Revenez quand vous voulez, sans expiration
  • 📱 Téléphone ou ordinateur
    Fonctionne partout, sur tout appareil
  • 💸 Remboursement 14 jours
    Sans poser de questions
  • ⚡ Court et ciblé
    3 h de contenu pratique

Certificat de fin

Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.

P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Science des données et modélisation prédictive avec Azure Machine Learning
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Science des données et modélisation prédictive avec Azure Machine Learning
Page 2 sur 2
Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées 14 / 14
Questions d'entraînement 26 / 28
Devoirs rendus 4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de fin Évalué — 4,6 / 5
Pratique totale 6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorte Top 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement 11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise 91 / 100
Score aux questions d'entraînement 94%
Vérification de compétence Parcours de compétence vérifié
Vérifier ce diplôme
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Émis selon les normes académiques de PickAClass. Les niveaux de compétence reflètent la performance évaluée selon la grille de compétences du cours. C'est une certification originale de cette plateforme.

Avis (4)

Anna Müller CH
★ 4 · 28 octobre 2026

J'ai dépassé mes attentes! La structure était logique et les scénarios du monde réel ont vraiment aidé à cimenter l'apprentissage.

فاطمة عبدالله AE Apprenant vérifié
★ 5 · 16 octobre 2026

Cours brillant! La structure était intuitive et les idées exploitables sont inestimables.

Жанна Садыкова KZ Apprenant vérifié
★ 5 · 20 juillet 2026

J'ai adoré les exemples pratiques! Ils ont vraiment donné vie aux concepts.Le cours était bien organisé et facile à naviguer.

Santino Díaz UY Apprenant vérifié
★ 5 · 5 juin 2026

Ce cours a dépassé mes attentes! Les exemples étaient super pertinents et ont aidé à solidifier les concepts.

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Questions fréquentes

De quoi ai-je besoin pour suivre ce cours ? +

Un téléphone ou un ordinateur avec internet, c'est tout. Aucune installation, aucun matériel spécial.

Comment payer ? +

Par carte via Stripe. Nous ne stockons pas les données de carte — Stripe les gère de manière sécurisée.

Puis-je obtenir un remboursement ? +

Oui — remboursement complet sous 14 jours, sans question.

Combien de temps aurai-je accès ? +

À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.

Vais-je obtenir un certificat ? +

Oui. À la fin, vous recevez un certificat à ajouter à votre profil LinkedIn.

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