Jour 1 : 

Session 1 : Introduction à Power BI - 3 heures

- Présentation de Power BI et de ses fonctionnalités
- Navigation dans l’interface utilisateur
- Exploration des différentes sections : tableau de bord, jeu de données, rapport

Session 2 : Importation de données - 3 heures

- Sources de données prises en charge par Power BI
- Méthodes d’importation de données à partir de sources locales et en ligne
- Transformation et nettoyage de données de base

Session 3 : Création de visualisations simples - 3 heures

- Utilisation des différentes visualisations disponibles dans Power BI
- Personnalisation des visualisations : couleurs, étiquettes, axes, etc.
- Création de tableaux de bord interactifs

Jour 2 : 

Session 4 : Principes de modélisation de données - 4 heures

- Compréhension des concepts clés : tables, colonnes, relations
- Utilisation de DAX (Data Analysis Expressions) pour calculer des valeurs dérivées
- Introduction aux mesures et aux calculs dans Power BI

Session 5 : Pratique guidée - 4 heures

- Importation de données à partir de différentes sources (Excel, bases de données, services cloud)
- Nettoyage et transformation avancée des données
- Création d’un modèle de données simple en utilisant des relations

Session 6 : Projet final - 4 heures

- Élaboration d’un rapport initial simple
- Création de visualisations pertinentes pour le projet
- Présentation des rapports et partage avec les membres du groupe

Jour 1 : 

Session 1: Révision des fondamentaux - 3 heures

- Rappel des concepts de base de Power BI
- Révision de l’importation de données et de la création de visualisations simples
- Analyse de problèmes et de scénarios courants rencontrés lors de l’utilisation de Power BI

Session 2: Modélisation de données avancée - 3 heures

- Utilisation avancée des relations entre les tables
- Introduction aux modèles de données complexes : tables de faits et tables de dimensions
- Optimisation des performances du modèle de données

Jour 2 : 

Session 3: Visualisations avancées - 3 heures

- Exploration des visualisations avancées disponibles dans Power BI
- Utilisation de cartes personnalisées et de visualisations personnalisées
- Création de visualisations interactives complexes

Session 4: DAX avancé - 3 heures

- Approfondissement des fonctions DAX : CALCULATE, FILTER, RELATED, etc.
- Utilisation de variables et de fonctions avancées dans DAX
- Création de mesures avancées pour l’analyse des données

Jour 3 : 

Session 5: Analyse avancée des données - 3 heures

- Utilisation de techniques d’analyse avancées : segmentation, prévision, clustering
- Intégration de modèles de machine learning dans Power BI
- Création de tableaux de bord avancés pour l’analyse des données

Session 6: Gestion des données en temps réel - 3 heures

- Configuration des actualisations en temps réel dans Power BI
- Utilisation de flux de données en continu pour les analyses en temps réel
- Surveillance et analyse des données en temps réel

Jour 4 : 

Session 7: Sécurité et partage avancés - 3 heures

- Configuration de la sécurité au niveau des données et des rapports
- Utilisation des groupes de travail pour la collaboration et le partage de contenu
- Publication de rapports et de tableaux de bord pour une utilisation dans Power BI Service

Session 8 : Projet final avancé - 3 heures

- Élaboration d’un projet avancé basé sur des scénarios réels
- Utilisation de toutes les compétences acquises pour créer un rapport complet et interactif
- Présentation des projets et partage des meilleures pratiques

Jour 1 : 

Session 1: Introduction à l’Intelligence Artificielle dans Power BI - 3 heures

- Vue d’ensemble des possibilités d’intégration de l’IA dans Power BI
- Présentation des services cognitifs Azure compatibles avec Power BI
- Exemples d’utilisation de l’IA pour enrichir les rapports Power BI

Session 2 : Utilisation des Services Cognitifs Azure dans Power BI

Configuration et intégration des services cognitifs Azure avec Power BI
Utilisation des fonctionnalités de vision par ordinateur pour l’analyse d’images dans Power BI
Création de visualisations interactives basées sur l’IA dans Power BI

Jour 2 : 

Session 3: Analyse de Texte et de Langage Naturel dans Power BI 

- Utilisation des services cognitifs Azure pour l’analyse de texte et de langage naturel
- Création de visualisations basées sur des analyses de sentiment et de classification de texte dans Power BI
- Intégration de chatbots et d’assistants virtuels dans les rapports Power BI

Session 4: Prédictions et Modèles Pré-Entraînés dans Power BI

- Utilisation de modèles pré-entraînés Azure ML pour les prédictions dans Power BI
- Création de prévisions et de recommandations basées sur des modèles de machine learning dans Power BI
- Évaluation et optimisation des modèles intégrés dans Power BI

Jour 3 : 

Session 5: Visualisation Avancée et Narration Assistée par l’IA - 3 heures

- Création de visualisations avancées avec Power BI et l’IA
- Utilisation de techniques d’auto-génération de rapports et de narration assistée par l’IA dans Power BI
- Création de tableaux de bord interactifs et dynamiques basés sur l’IA

Session 6: Cas d’Utilisation et Applications Pratiques

- Études de cas pratiques sur l’intégration de l’IA dans Power BI
- Application des techniques apprises pour créer des rapports Power BI avancés et enrichis
- Analyse et interprétation des résultats pour la prise de décisions commerciales informées

Session 7: Projet Pratique et Conclusion

- Réalisation d’un projet pratique intégrant les concepts et les techniques appris tout au long de la formation
- Présentation des projets et des solutions développées par les participants
- Récapitulatif des principaux enseignements et des compétences acquises en matière d’intégration de l’IA
dans Power BI

Jour 1 : 

Session 1: Introduction à Python - 3 heures

- Présentation de Python : histoire, caractéristiques, avantages
- Installation de Python et de l’environnement de développement
- Premiers pas avec Python : syntaxe, variables, types de données, opérateurs

Session 2: Structures de contrôle - 3 heures

- Les structures de contrôle : if, else, elif
- Les boucles : for, while
- Utilisation de fonctions et de modules simples

Jour 2 : 

Session 3: Manipulation de données avec Python - 3 heures

- Introduction à la manipulation de données en Python avec des listes, des tuples et des dictionnaires
- Lecture et écriture de fichiers CSV, Excel et texte
- Introduction à la bibliothèque pandas pour la manipulation de données tabulaires

Session 4: Visualisation de données de base - 3 heures

- Introduction à la visualisation de données avec Python
- Utilisation de la bibliothèque Matplotlib pour créer des graphiques simples
- Création de graphiques à barres, de graphiques linéaires et de diagrammes à secteurs

Jour 3 : 

Session 5: Analyse de données avec pandas - 3 heures

- Introduction à la bibliothèque pandas pour l’analyse de données
- Chargement de données à partir de différentes sources
- Manipulation avancée de données avec pandas : filtrage, regroupement, agrégation

Session 6: Exploration de données avancée - 3 heures

- Utilisation de pandas pour l’exploration de données : statistiques descriptives, gestion des valeurs
manquantes
- Introduction aux opérations avancées sur les données : fusion, jointure, concaténation

Jour 4 : 

Session 7: Introduction à la visualisation avancée - 3 heures

- Utilisation de bibliothèques avancées de visualisation de données telles que Seaborn et Plotly
- Création de graphiques interactifs et de graphiques plus complexes

Session 8: Projet d’application - 3 heures

- Élaboration d’un projet pratique d’analyse de données
- Utilisation des compétences acquises pour manipuler, analyser et visualiser des données réelles
- Présentation des projets et partage des meilleures pratiques

Jour 1 : 

Session 1: Introduction au Big Data - 3 heures

- Vue d’ensemble du Big Data : définitions, caractéristiques, défis
- Principaux concepts : volume, variété, vélocité, valeur
- Technologies et outils du Big Data : Hadoop, Spark, Hive, etc.

Session 2: Introduction au Machine Learning - 3 heures

- Définition du Machine Learning et ses applications
- Types de Machine Learning : supervisé, non supervisé, renforcement
- Algorithmes de Machine Learning couramment utilisés : régression, classification, clustering

Jour 2 : 

Session 3: Fondements de l’Intelligence Artificielle - 3 heures

- Compréhension de base de l’Intelligence Artificielle et de ses applications
- Différences entre le Machine Learning et l’IA
- Techniques d’IA avancées : réseaux neuronaux, apprentissage profond

Session 4: Développement d’applications de Machine Learning avec Python - 3 heures

- Utilisation de bibliothèques Python telles que scikit-learn et TensorFlow
- Chargement, prétraitement et exploration de données
- Développement de modèles de Machine Learning et évaluation de leur performance

Jour 3 : 

Session 5: Traitement de données massives avec Apache Spark - 3 heures

- Introduction à Apache Spark : architecture, RDD, DataFrames
- Utilisation de Spark pour le traitement de données massives
- Développement d’applications Spark avec Python

Session 6: Déploiement de modèles de Machine Learning - 3 heures

- Techniques de déploiement de modèles de Machine Learning : conteneurisation, services cloud
- Utilisation de frameworks tels que Flask ou Django pour créer des API de prédiction
- Intégration de modèles de Machine Learning dans des applications web

Jour 4 : 

Session 7: Apprentissage Profond - 3 heures

- Introduction à l’apprentissage profond et aux réseaux de neurones
- Utilisation de bibliothèques comme TensorFlow et Keras pour le développement de modèles d’apprentissage
profond
- Formation de réseaux de neurones pour des tâches de classification et de régression

Session 8: Traitement du Langage Naturel (NLP) et Vision par Ordinateur - 3 heures

- Introduction aux concepts de NLP et de Vision par Ordinateur
- Utilisation de modèles pré-entraînés pour des tâches de traitement du langage naturel et de vision par
ordinateur
- Développement d’applications NLP et Vision par Ordinateur avec des bibliothèques telles que NLTK, spaCy,
et OpenCV

Jour 5 : 

Session 9: Éthique et Bonnes Pratiques en Big Data et IA -  3 heures

- Considérations éthiques dans le développement et le déploiement d’applications de Big Data et d’IA
- Protection des données personnelles et confidentialité
- Bonnes pratiques pour la conception et l’implémentation de systèmes d’IA responsables

Session 10: Projet Pratique et Conclusion - 3 heures

- Réalisation d’un projet pratique intégrant les concepts et les techniques appris tout au long de la formation
- Présentation des projets et des solutions développées par les participants
- Récapitulatif des principaux enseignements et des étapes à suivre pour poursuivre l’apprentissage dans le
domaine du Big Data, du Machine Learning et de l’IA

Jour 1 : 

Session 1: Introduction au Big Data et à l’Analyse de Données - 3 heures

- Vue d’ensemble du Big Data : définitions, caractéristiques, défis
- Introduction aux techniques d’analyse de données : exploration, nettoyage, transformation
- Utilisation d’outils et de langages de programmation populaires pour l’analyse de données en Big Data

Session 2: Préparation et Nettoyage des Données - 3 heures

- Techniques de prétraitement des données pour le Big Data : nettoyage, imputation des valeurs manquantes, normalisation
- Utilisation d’outils de manipulation de données tels que pandas, Spark DataFrame, etc.
- Bonnes pratiques pour la préparation des données en vue de l’analyse

Jour 2 : 

Session 3: Analyse de Données Descriptives - 3 heures

- Méthodes d’analyse descriptives pour le Big Data : statistiques descriptives, distributions, fréquences
- Utilisation d’outils statistiques et de visualisation pour l’analyse des données descriptives
- Interprétation des résultats d’analyse descriptive pour comprendre les caractéristiques des données

Session 4: Exploration de Données Avancée - 3 heures

- Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour l’exploration de données
- Interprétation des résultats d’exploration de données pour identifier des modèles et des tendances

Jour 3 : 

Session 5: Visualisation de Données en Big Data - 3 heures

- Importance de la visualisation des données en Big Data : communication des résultats, détection de
modèles
- Utilisation d’outils de visualisation tels que Matplotlib, Seaborn, Plotly, et autres
- Création de différents types de graphiques pour représenter les données de manière efficace

Session 6: Techniques Avancées de Visualisation - 3 heures

- Techniques avancées de visualisation de données : cartes thermiques, graphiques en boîte, nuages de
points multidimensionnels
- Utilisation d’outils de visualisation interactifs pour explorer les données en profondeur
- Bonnes pratiques de conception de visualisations pour une communication efficace des résultats

Jour 4 : 

Session 7: Visualisation de Données Temporelles et en Streaming - 3 heures

- Techniques de visualisation de données temporelles en Big Data : séries chronologiques, analyses de
tendances
- Visualisation de données en streaming : utilisation de Kafka, Spark Streaming, etc.
- Création de visualisations dynamiques pour surveiller et analyser les flux de données en temps réel

Session 8: Études de Cas et Applications Pratiques - 3 heures

- Études de cas pratiques sur l’analyse et la visualisation de données en Big Data
- Application des techniques apprises pour explorer et visualiser des ensembles de données réels
- Analyse et interprétation des résultats pour prendre des décisions commerciales informées

Jour 5 : 

Session 9: Développement de Tableaux de Bord Interactifs - 3 heures

- Introduction aux outils de création de tableaux de bord interactifs : Power BI, Tableau, Dash, etc.
- Création de tableaux de bord interactifs pour visualiser et explorer les données en Big Data
- Publication et partage des tableaux de bord pour permettre une collaboration efficace

Session 10: Projet Pratique et Conclusion - 3 heures

- Réalisation d’un projet pratique intégrant les concepts et les techniques appris tout au long de la formation - Présentation des projets et des solutions développées par les participants - Récapitulatif des principaux enseignements et des étapes à suivre pour poursuivre l’apprentissage dans le domaine du Big Data, du Machine Learning et de l’IA

Jour 1 : 

Session 1: Introduction à l’Ingénierie des Données - 3 heures

- Vue d’ensemble de l’ingénierie des données : définitions, objectifs, processus
- Rôle de l’ingénieur de données dans le traitement et la gestion des données
- Principales technologies utilisées en ingénierie des données : Kafka, Cassandra, Spark

Session 2: Introduction à Apache Kafka - 3 heures

- Présentation de Kafka : architecture, concepts de base
- Utilisation de Kafka pour la collecte et la diffusion de flux de données en temps réel
- Configuration de producteurs, de consommateurs et de topics Kafka

Jour 2 : 

Session 3: Traitement de Données avec Apache Spark - 3 heures

- Introduction à Apache Spark : RDDs, DataFrames, Datasets
- Utilisation de Spark pour le traitement de données en batch
- Écriture de programmes Spark en utilisant l’API Spark en Python (PySpark)

Session 4: Stockage et Gestion de Données avec Apache Cassandra - 3 heures

- Présentation de Cassandra : architecture, modèle de données
- Utilisation de Cassandra pour le stockage et la gestion de données distribuées
- Création de tables, insertion de données et requêtes avec CQL (Cassandra Query Language)

Jour 3 : 

Session 5: Traitement de Données en Temps Réel avec Kafka et Spark Streaming - 3 heures

- Intégration de Kafka avec Spark pour le traitement de données en temps réel
- Utilisation de Spark Streaming pour le traitement de flux de données en temps réel
- Développement d’applications de traitement de flux en utilisant Kafka et Spark

Session 6: Modélisation de Données avec Cassandra - 3 heures

- Conception de modèle de données avec Cassandra : clés primaires, clés de partitionnement, clés de regroupement
- Utilisation de Cassandra pour des cas d’utilisation spécifiques : séries temporelles, données en streaming,
etc.

Jour 4 : 

Session 7: Gestion de la Haute Disponibilité et de la Tolérance aux Pannes avec Kafka et Cassandra - 3 heures

-Configuration de la haute disponibilité pour Kafka et Cassandra
- Stratégies de réplication et de partitionnement pour assurer la tolérance aux pannes
- Gestion des échecs et de la reprise pour assurer la disponibilité continue

Session 8: Optimisation des Performances avec Kafka, Cassandra et Spark - 3 heures

- Techniques d’optimisation des performances pour Kafka, Cassandra et Spark
- Configuration des paramètres pour améliorer les performances
- Méthodes de surveillance et de débogage pour identifier et résoudre les goulets d’étranglement

Jour 5 : 

Session 9: Déploiement et Maintenance des Clusters Kafka, Cassandra et Spark - 3 heures

- Déploiement de clusters Kafka, Cassandra et Spark
- Bonnes pratiques pour la configuration et la gestion des clusters
- Maintenance régulière et mise à jour des clusters

Session 10: Projet Pratique et Conclusion - 3 heures

- Réalisation d’un projet pratique intégrant les concepts et les techniques appris tout au long de la formation
- Présentation des projets et des solutions développées par les participants
- Récapitulatif des principaux enseignements et des étapes à suivre pour poursuivre l’apprentissage en ingénierie des données

Jour 1 : 

Session 1: Introduction à Microsoft Azure - 3 heures

- Vue d’ensemble de Microsoft Azure : services, fonctionnalités, avantages
- Création d’un compte Azure et configuration de l’environnement de développement
- Utilisation du portail Azure pour gérer les ressources et les services

Session 2: Stockage de Données sur Azure - 3 heures

- Présentation des services de stockage Azure : Blob Storage, Data Lake Storage, Azure SQL Database
- Création et gestion de conteneurs de stockage
- Configuration de l’accès aux données et de la sécurité

Jour 2 : 

Session 3: Traitement de Données en Batch avec Azure Data Factory - 3 heures

- Introduction à Azure Data Factory : concepts, fonctionnalités, cas d’utilisation
- Création de pipelines de données pour le traitement en batch
- Utilisation des activités de transformation pour nettoyer et enrichir les données

Session 4: Traitement de Données en Temps Réel avec Azure Stream Analytics - 3 heures

- Présentation d’Azure Stream Analytics : caractéristiques, architecture
- Configuration des jobs de traitement de flux en temps réel
- Intégration avec d’autres services Azure pour l’analyse et la visualisation en temps réel

Jour 3 : 

Session 5: Analyse de Données avec Azure Databricks - 3 heures

- Introduction à Azure Databricks : caractéristiques, architecture, cas d’utilisation
- Création de clusters et de notebooks pour l’analyse de données
- Utilisation de Spark pour le traitement et l’analyse de données massives

Session 6: Base de Données NoSQL avec Azure Cosmos DB - 3 heures

- Présentation d’Azure Cosmos DB : caractéristiques, modèles de données
- Création et gestion de bases de données NoSQL
- Utilisation des API de Cosmos DB pour la manipulation des données

Jour 4 : 

Session 7: Machine Learning avec Azure Machine Learning - 3 heures

- Introduction à Azure Machine Learning : fonctionnalités, cas d’utilisation
- Création et gestion de projets de machine learning
- Développement, entraînement et évaluation de modèles de machine learning

Session 8: Gestion des Données avec Azure Synapse Analytics - 3 heures

- Présentation d’Azure Synapse Analytics : caractéristiques, architecture
- Création et gestion de pools SQL et de pools de requêtes
- Exécution de requêtes SQL pour l’analyse de données massives

Jour 5 : 

Session 9: Sécurité et Gouvernance des Données sur Azure - 3 heures

- Stratégies de sécurité des données sur Azure : contrôle d’accès, chiffrement, surveillance des menaces
- Bonnes pratiques pour la gouvernance des données : conformité, confidentialité, qualité des données

Session 10: Projet Pratique et Conclusion - 3 heures

- Réalisation d’un projet pratique intégrant les concepts et les techniques appris tout au long de la formation
- Présentation des projets et des solutions développées par les participants
- Récapitulatif des principaux enseignements et des étapes à suivre pour poursuivre l’apprentissage en ingénierie des données sur Microsoft Azure

Jour 1 : 

Session 1: Introduction à l’IA sur Microsoft Azure - 3 heures

- Présentation de l’intelligence artificielle : définitions, applications, opportunités
- Aperçu des services Azure AI : Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning
- Avantages et cas d’utilisation de l’IA sur Azure

Session 2: Exploration des Services Azure Cognitive Services - 3 heures

- Présentation des services Azure Cognitive Services : Vision, Langage, Parole, Recherche
- Utilisation des fonctionnalités de vision par ordinateur pour l’analyse d’images et la détection d’objets
- Intégration de la reconnaissance vocale et de la compréhension du langage naturel dans les applications

Session 3: Développement d’applications d’IA avec Azure Machine Learning - 3 heures

- Introduction à Azure Machine Learning : caractéristiques, fonctionnalités, cas d’utilisation
- Création de ressources Azure Machine Learning : espaces de travail, notebooks
- Développement, entraînement et déploiement de modèles de machine learning avec Azure ML

Session 4: Cas d’utilisation et Démo Pratique - 3 heures

- Présentation de cas d’utilisation réels de l’intelligence artificielle sur Microsoft Azure
- Démo pratique : création d’une application d’IA simple en utilisant les services Azure AI
- Discussions et questions-réponses sur les applications et les scénarios d’utilisation d’Azure AI

Jour 1 : 

Session 1: Introduction à Azure Data Factory - 3 heures

- Vue d’ensemble de Microsoft Azure Data Factory : fonctionnalités, cas d’utilisation
- Création d’un compte Azure et configuration de l’environnement de développement
- Exploration de l’interface utilisateur de Data Factory

Session 2: Création de Pipelines de Données - 3 heures

- Création de pipelines de données dans Azure Data Factory : activités, déclencheurs, flux de contrôle
- Utilisation des connecteurs pour accéder aux sources de données externes
- Configuration des étapes de traitement des données : transformation, nettoyage, enrichissement

Jour 2 : 

Session 3: Orchestration de Pipelines de Données - 3 heures

- Orchestration de flux de données avec Azure Data Factory : dépendances, déclencheurs, planification
- Création de groupes de pipelines et de déclencheurs pour automatiser les flux de travail
- Gestion des dépendances entre les différentes étapes des pipelines

Session 4: Intégration de Services Azure avec Data Factory - 3 heures

- Intégration de services Azure avec Azure Data Factory : Azure Blob Storage, Azure SQL Database, Azure
Databricks, etc.
- Utilisation des activités de copie et de transformation pour déplacer et manipuler des données entre
différents services Azure
- Configuration de connexions sécurisées et de transferts de données chiffrés

Jour 3 : 

Session 5: Surveillance et Gestion des Pipelines - 3 heures

- Surveillance des pipelines de données : suivi des exécutions, journalisation, alertes
- Utilisation des tableaux de bord et des rapports pour analyser les performances des pipelines
- Gestion des erreurs et des exceptions dans les pipelines de données

Session 6: Déploiement et Gestion des Environnements Data Factory - 3 heures

- Déploiement d’environnements Data Factory : développement, test, production
- Gestion des versions et des configurations d’environnement
- Bonnes pratiques pour le déploiement et la maintenance des pipelines de données

Jour 1 : 

Session 1: Introduction à Microsoft Azure pour la Data Science - 3 heures

- Vue d’ensemble de la plateforme Azure pour les solutions de data science : services, outils, fonctionnalités
- Création d’un compte Azure et configuration de l’environnement de développement
- Exploration des services Azure adaptés à la data science : Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure
Synapse Analytics, etc.

Session 2: Préparation des Données avec Azure - 3 heures

- Utilisation des services Azure pour la préparation des données : Azure Data Lake Storage, Azure SQL Database, Azure Databricks, etc.
- Nettoyage, transformation et structuration des données pour l’analyse

Jour 2 : 

Session 3: Développement et Entraînement de Modèles de Machine Learning avec Azure Machine Learning - 3 heures

- Création d’espaces de travail Azure Machine Learning
- Développement et entraînement de modèles de machine learning avec Azure Machine Learning Studio et
Azure Machine Learning SDK
- Utilisation d’algorithmes de machine learning populaires pour résoudre des problèmes de classification, de
régression et de clustering

Session 4: Évaluation et Optimisation des Modèles de Machine Learning - 3 heures

- Évaluation des performances des modèles de machine learning : métriques, cross-validation, validation
croisée
- Techniques d’optimisation des modèles : réglage des hyperparamètres, feature engineering, sélection de
modèle
- Déploiement de modèles entraînés pour une évaluation en production

Jour 3 : 

Session 5: Utilisation d’Azure Databricks pour le Traitement et l’Analyse de Données - 3 heures

- Présentation d’Azure Databricks : caractéristiques, architecture, cas d’utilisation
- Création de clusters Databricks et de notebooks pour le développement et l’exécution de code Spark
- Utilisation de Databricks pour le traitement de données massives et l’analyse exploratoire

Session 6: Déploiement de Modèles avec Azure Machine Learning - 3 heures

- Déploiement de modèles de machine learning avec Azure Machine Learning : service d’inférence, conteneur Docker, Azure Functions
- Gestion des versions de modèles déployés et des environnements d’inférence
- Surveillance des performances des modèles déployés en production

Jour 4 : 

Session 7: Intégration des Services Azure pour des Solutions de Data Science Complètes - 3 heures

- Intégration des différents services Azure pour créer des pipelines de data science complets : Azure Data
Factory, Azure Synapse Analytics, etc.
- Création de workflows de traitement de données et d’entraînement de modèles de bout en bout sur Azure

Session 8: Sécurité, Gouvernance et Éthique dans les Solutions de Data Science sur Azure - 3 heures

- Bonnes pratiques pour la sécurité des données et la conformité réglementaire dans Azure
- Gestion de l’accès aux données sensibles et des autorisations des utilisateurs
- Considérations éthiques et légales dans le développement et le déploiement de solutions de data science

Jour 5 : 

Session 9: Maintenance, Surveillance et Mise à l’Échelle des Solutions de Data Science sur Azure - 3 heures

- Surveillance des performances des solutions de data science en production : monitoring, logging, alerting
- Maintenance régulière des modèles de machine learning déployés : mise à jour, réévaluation
- Mise à l’échelle des solutions de data science pour répondre aux besoins croissants en données et en
utilisateurs

Session 10: Projet Pratique et Conclusion - 3 heures

- Réalisation d’un projet pratique intégrant les concepts et les techniques appris tout au long de la formation
- Présentation des projets et des solutions développées par les participants
- Récapitulatif des principaux enseignements et des étapes à suivre pour poursuivre l’apprentissage dans le
domaine de la data science sur Azure