Examen DP-100 : Conception et mise en œuvre d'une solution de science des données sur Azure

Cet article vous fournira tous les détails concernant l'examen DP-100. Avant d'aborder l'examen en détail, il est essentiel de comprendre son objectif.

Pourquoi la science des données sur Azure ?

Les données sont aujourd'hui considérées comme un atout majeur, car de nombreuses grandes entreprises en dépendent. Ces données peuvent concerner les produits, les services, les clients, et bien plus encore. Le secteur informatique est fortement impliqué dans diverses activités liées aux données. En matière de gestion et d'utilisation des données, que ce soit dans l'informatique ou tout autre secteur, certaines technologies sont à la pointe. L'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et la science des données en sont quelques exemples. Les entreprises, les organisations et les fournisseurs de services cloud tels que Microsoft, Google et Amazon utilisent la science des données.

C'est ce qui détermine la valeur et l'importance de la science des données. Ces organisations ont besoin d'experts en science des données pour maintenir, stocker et utiliser des données configurables afin d'en tirer des avantages potentiels. Elles recrutent des data scientists et les rémunèrent en conséquence. La pandémie a bouleversé les modes de fonctionnement et de gestion. Toutes les organisations ont adopté une infrastructure centralisée, le cloud et l'informatique à la demande.

Azure est également l'un des meilleurs services cloud du marché. Devenir un spécialiste des données Azure compétent est possible grâce à un parcours simple. On peut obtenir la certification Microsoft Azure Data Science Associate et devenir un professionnel certifié en science des données. Cette certification est reconnue mondialement et attire de plus en plus de personnes débutantes dans ce domaine.

Certification Microsoft : Azure Data Scientist Associate

Si vous recherchez une certification qui valorisera votre CV et facilitera votre intégration dans une entreprise de renom, il est essentiel de comprendre la demande du secteur en matière de science des données, que nous avons déjà abordée.

Voyons comment fonctionne la science des données.

Les entreprises collectent des données provenant de diverses sources, notamment des outils internes, des programmes, des applications, des moteurs de recherche, des navigateurs, des machines et les réseaux sociaux. Ces données constituent un atout précieux pour toute entreprise souhaitant augmenter son chiffre d'affaires. Elles sont utilisées par les différentes équipes et départements de l'entreprise pour améliorer son fonctionnement. Les data scientists peuvent rencontrer des difficultés lors du développement de modèles et de la recherche de solutions. Azure résout ce problème en facilitant le transfert des données critiques vers un lac de données. L'ensemble de la bibliothèque de données peut ensuite être modifié grâce aux technologies Azure, telles que les pools Spark, le nettoyage des données, le développement et le traitement de modèles, ainsi que l'analyse des données.

Combien gagne un data scientist Azure ?

Il n'existe pas de paramètre unique permettant de mesurer le potentiel de gain d'une personne. Ces données sont collectées à partir de diverses enquêtes ou des salaires publiés sur certains portails de recrutement.

Votre rémunération dépendra de la taille et du type de l'entreprise pour laquelle vous travaillez, du budget qu'elle est prête à vous allouer et de plusieurs autres critères. Elle dépend également de votre expertise, de votre expérience, de votre évolution professionnelle et de vos priorités salariales.

Examinons les statistiques. Selon Glassdoor, le revenu annuel moyen d'un data scientist est de 112 000 $. Indeed observe une moyenne de 120 000 $, tandis que PayScale affiche un salaire moyen de 95 000 $. Ces données ne sont probablement pas exactes, mais elles vous donnent une idée de vos revenus potentiels.

Comment obtenir la certification Microsoft : Azure Data Scientist Associate ?

Cette certification est accessible par un simple examen. Si vous êtes motivé(e) et souhaitez l'obtenir, il vous suffit de réussir l'examen DP-100. Cet examen porte sur la conception et la mise en œuvre d'une solution de science des données sur Azure. Cette certification s'adresse également aux personnes passionnées par la science des données et désireuses de se reconvertir.

Qu'est-ce que l'examen Azure DP-100 ?

L'examen Azure DP-100 s'intitule « Conception et mise en œuvre d'une solution de science des données sur Azure ». Il est destiné aux candidats réellement intéressés par la science des données. La préparation à cet examen permet d'étudier diverses fonctionnalités pratiques d'Azure et d'apprendre à réaliser toutes les tâches et activités liées à la science des données sur Azure. Les activités comprennent la modélisation, le suivi des expériences et bien d'autres, à condition d'avoir préparé minutieusement tous les modules de l'examen.

La certification DP-100 permet également aux professionnels de l'informatique de se spécialiser en science des données, notamment dans l'exécution de charges de travail d'apprentissage automatique sur Microsoft Azure. Cela inclut la création et le déploiement d'environnements de travail performants et sans faille pour la réalisation d'expériences sur les données. Les modèles d'apprentissage automatique (ML) sont également mis à jour, entraînés et gérés dans ce cadre.

L'objectif principal de cet examen est d'évaluer l'efficacité du candidat. Vous pouvez organiser votre préparation en fonction de la pondération relative des modules importants, comme indiqué ci-dessous :

• Gestion des ressources d'apprentissage automatique dans Azure (25-30 %)

• Réalisation d'expériences et entraînement de modèles (20-25 %)

• Développement et mise en œuvre de solutions d'apprentissage automatique (35-40 %)

• Utilisation responsable de l'apprentissage automatique (5-10 %)

Quels sont les prérequis pour la certification DP-100 ?

Toute personne souhaitant faire carrière dans la science des données doit posséder des connaissances préalables dans les domaines suivants : informatique, technologies de l’information ou tout autre domaine connexe. Une bonne compréhension de la conception de logiciels en R constitue un atout supplémentaire. Microsoft suggère qu’une expérience préalable avec Azure peut faciliter l’obtention du diplôme.

Toute organisation privilégiera un candidat doté d’excellentes compétences en communication et capable de travailler en équipe. Le data scientist associé sera membre de plusieurs équipes pluridisciplinaires chargées de traiter toutes les questions d’éthique, de confidentialité et d’autorité dans le cadre de tout projet. Par conséquent, assurez-vous d’être parfaitement préparé(e) à ces compétences avant de postuler. Développez également vos qualités relationnelles si vous souhaitez réussir dans ce domaine.

À propos du format de l’examen DP-100

Cet examen comporte 60 à 80 questions auxquelles il faut répondre en 180 minutes. Les questions peuvent être à choix multiple, à réponses multiples, etc. Des questions pratiques ou des études de cas permettront d’évaluer votre capacité à mettre en application les concepts abordés. Comme il s'agit d'un examen surveillé, une préparation minutieuse est indispensable. Les frais d'inscription s'élèvent à 165 $. Vous pouvez passer l'examen dans la langue de votre choix. Les langues disponibles sont l'anglais, le japonais, le chinois simplifié, le coréen, l'allemand, le chinois traditionnel, le français, l'espagnol, le portugais (Brésil), le russe, l'arabe (Arabie saoudite), l'italien, l'indonésien, etc.

Vous pouvez planifier l'examen à votre convenance. Il est conseillé de le passer lorsque vous êtes bien préparé(e). Pour réussir l'examen, vous devez obtenir un score minimum de 700 sur une échelle de 100 à 1000. En cas d'échec, ne vous inquiétez pas : vous pouvez repasser l'examen 24 heures plus tard.

Si vous souhaitez démarrer ou dynamiser votre carrière, la certification DP-100 Azure Data Scientist Associate est la première étape vers l'emploi de vos rêves. Un expert du secteur informatique qui utilise des outils et applications de science des données peut perfectionner ses compétences grâce à cette certification. Il sera également capable d'appliquer ces systèmes et applications à d'autres domaines similaires.

Guide détaillé du programme de DP-100

Comme indiqué précédemment, l'examen porte sur quatre modules principaux, comprenant de nombreux sous-thèmes. Chaque module est décrit ci-dessous, avec tous ses sous-thèmes.

Gestion des ressources Azure pour l'apprentissage automatique (25-30 %). Créer un espace de travail Azure Machine Learning

• Créer un espace de travail Azure Machine Learning

• Configurer les paramètres de l'espace de travail

• Gérer un espace de travail à l'aide d'Azure Machine Learning Studio Gérer les données dans un espace de travail Azure Machine Learning

• Sélectionner les ressources de stockage Azure

• Enregistrer et gérer les banques de données

• Créer et gérer des jeux de données Gérer les ressources de calcul pour les expériences dans Azure Machine Learning

• Déterminer les spécifications de calcul appropriées pour une charge de travail d'entraînement

• Définir les cibles de calcul pour les expériences et l'entraînement

• Configurer les ressources de calcul attachées, notamment Azure Databricks

• Surveiller l'utilisation des ressources de calcul Implémenter la sécurité et le contrôle d'accès dans Azure Machine Learning

• Déterminer les exigences d'accès et les associer aux rôles intégrés

• Créer des rôles personnalisés

• Gérer l'appartenance aux rôles

• Gérer les informations d'identification à l'aide d'Azure Key Vault Configurer un environnement de développement Azure Machine Learning

• Créer des instances de calcul

• Partager des instances de calcul

• Accéder aux espaces de travail Azure Machine Learning depuis d'autres environnements de développement Configurer un espace de travail Azure Databricks

• Créer un espace de travail Azure Databricks Espace de travail

• Créer un cluster Azure Databricks

• Créer et exécuter des notebooks dans Azure Databricks

• Lier un espace de travail Azure Databricks à un espace de travail Azure Machine Learning

Exécuter des expériences et entraîner des modèles (20-25 %)

Créer des modèles à l'aide d'Azure Machine Learning Designer

• Créer un pipeline d'entraînement à l'aide d'Azure Machine Learning Designer

• Ingérer des données dans un pipeline Designer

• Utiliser des modules Designer pour définir un flux de données de pipeline

• Utiliser des modules de code personnalisés dans Designer

Exécuter des scripts d'entraînement de modèles

• Créer et exécuter une expérience à l'aide du SDK Azure Machine Learning

• Configurer les paramètres d'exécution d'un script

• Consommer des données d'un jeu de données dans une expérience à l'aide du SDK Azure Machine Learning

• Exécuter un script d'entraînement sur Azure Databricks pour le calcul

• Exécuter du code pour entraîner un modèle dans un notebook Azure Databricks

Générer des métriques à partir d'une exécution d'expérience

• Consigner les métriques d'une exécution d'expérience

• Récupérer et afficher les résultats de l'expérience

• Utiliser les journaux pour résoudre les erreurs d'exécution d'expérience

• Utiliser MLflow pour le suivi des expériences

• Suivre les expériences exécutées dans Azure Databricks

Utiliser Automated Machine Learning pour créer des modèles optimaux

• Utiliser l'interface Automated ML dans Azure Machine Learning Studio

• Utiliser Automated ML à partir du SDK Azure Machine Learning

• Sélectionner les options de prétraitement

• Sélectionner les algorithmes à rechercher

• Définir une métrique principale

• Obtenir des données pour une exécution Automated ML

• Récupérer le meilleur modèle

Optimiser les hyperparamètres avec Azure Machine Learning

• Sélectionner une méthode d'échantillonnage

• Définir l'espace de recherche

• Définir la métrique principale

• Définir les options d'arrêt anticipé

• Trouver le modèle avec les valeurs d'hyperparamètres optimales C. Déployer et exploiter des solutions de machine learning (35-40 %)

Sélectionner les ressources de calcul pour le déploiement du modèle

• Prendre en compte la sécurité des services déployés

• Évaluer les options de calcul pour le déploiement

Déployer un modèle en tant que service

• Configurer les paramètres de déploiement

• Déployer un modèle enregistré

• Déployer un modèle entraîné dans Azure Databricks vers Azure Machine Learning Point de terminaison

• Consommer un service déployé

• Résoudre les problèmes liés au conteneur de déploiement Gérer les modèles dans Azure Machine Learning

• Enregistrer un modèle entraîné

• Surveiller l'utilisation du modèle

• Surveiller la dérive des données Créer un pipeline Azure Machine Learning pour l'inférence par lots

• Configurer une étape d'exécution parallèle

• Configurer le calcul pour un pipeline d'inférence par lots

• Publier un pipeline d'inférence par lots

• Exécuter un pipeline d'inférence par lots et obtenir les résultats

• Obtenir les résultats d'une étape d'exécution parallèle Publier un pipeline Azure Machine Learning Designer en tant que service web

• Créer une ressource de calcul cible

• Configurer un pipeline d'inférence

• Consommer un point de terminaison déployé Implémenter des pipelines à l'aide du SDK Azure Machine Learning

• Créer un pipeline

• Transmettre des données entre les étapes d'un pipeline

• Exécuter un pipeline

• Surveiller les exécutions de pipelines

Implémenter Responsible ML (5-10 %)

Utiliser des explicateurs de modèles pour interpréter les modèles

• Sélectionner un interpréteur de modèles

• Générer des données d'importance des caractéristiques Décrire les considérations d'équité pour Modèles

• Évaluer l'équité du modèle en fonction de la disparité des prédictions

• Atténuer l'iniquité du modèle

Décrire les considérations relatives à la confidentialité des données

• Décrire les principes de la confidentialité différentielle

• Spécifier les niveaux de bruit acceptables dans les données et leurs effets sur la confidentialité

Appliquer les pratiques ML Ops

• Déclencher un pipeline Azure Machine Learning depuis Azure DevOps

• Automatiser le réentraînement du modèle en fonction des ajouts ou modifications de données

• Refactoriser les notebooks en scripts

• Mettre en œuvre un système de contrôle de version pour les scripts

Pour réussir l'examen de certification Microsoft « Planification et développement d'une solution de science des données sur Azure », nous vous recommandons :

• de suivre une formation accréditée,

• de réaliser un examen blanc,

• d'acquérir une expérience pratique,

• de choisir l'examen par procuration

Avantages de l'examen par procuration

Même si vous avez des doutes sur vos connaissances ou votre capacité à réussir l'examen, les examens par procuration vous aideront à maximiser vos chances de succès.

Quelques conseils pour DP-100

1. Le format de l'examen étant modifié deux fois par an, il est recommandé d'étudier le format le plus récent.

2. Vous serez mieux préparé(e) si vous vous familiarisez avec la structure de l'examen avant de le passer. Vous saurez ainsi à quoi vous attendre concernant les questions et comment gérer votre temps.

3. Élaborez un plan, organisez-le correctement et assurez-vous de couvrir tous les sujets de l'examen. Vous devrez également répondre à des questions concernant la spécification de votre déploiement et de vos cibles de calcul.

• Vous devez être suffisamment préparé(e) pour répondre aux questions théoriques et pratiques.

• Microsoft propose un modèle d'examen théorique. Il est important de le lire attentivement.

• « Créer et exploiter des systèmes d'apprentissage automatique avec Azure Machine Learning » est l'un des principaux domaines de l'examen. Consacrez donc le temps nécessaire à ce sujet.

• La révision étant essentielle pour tout examen, il est recommandé de revoir la théorie avant de passer celui-ci.

Voici quelques étapes à suivre pour couvrir tous les sujets dans les temps. Ces étapes de préparation sont également valables pour toute autre certification Microsoft.

Rassemblez les informations nécessaires pour commencer :

Plutôt que de consulter des blogs ou des articles épars provenant de sources diverses, rassemblez toutes les informations nécessaires à l’examen sur le site web officiel de Microsoft. C’est la source la plus fiable pour préparer la certification DP-100. Vous y trouverez une description détaillée et complète de l’examen, expliquant les domaines couverts par les questions et les sujets à aborder dans chaque thème.

Commencez votre apprentissage grâce à des ressources crédibles telles que les forums Microsoft et les guides d’étude :

Microsoft propose plus de 3 000 leçons d’apprentissage basées sur diverses applications potentielles, couvrant toutes les compétences requises pour l’examen DP-100. Vous pouvez également suivre une formation Koenig DP-100 et bénéficier de tous ces outils, ainsi que d’un accompagnement personnalisé. Cette formation vous donne accès à des laboratoires interactifs et à des séances de formation individuelles pour vous aider à approfondir vos connaissances.

Utilisez des études de cas, des événements réels et des cas d'utilisation pour apprendre :

L'examen de qualification DP-100 évalue les connaissances des candidats sur les différentes charges de travail Microsoft Azure. Cela nécessite une compréhension approfondie d'Azure, tant sur le plan conceptuel que pratique. Vous devez être capable de décrire chaque produit Azure disponible et son utilisation au sein de l'entreprise. Un encadrement et un apprentissage guidés vous permettront d'y parvenir sans difficulté. C'est une raison supplémentaire de suivre une préparation aux examens Koenig. 4. Multipliez les tests d'entraînement : Connaître la structure de l'examen vous aidera à vous préparer au mieux. Vous comprendrez non seulement les questions, mais aussi le contexte requis. Cela vous permettra également d'identifier les points à approfondir afin d'y consacrer davantage de ressources.

Révisez autant que possible

Plus vous pratiquez, plus vous maîtriserez une compétence. En suivant les étapes ci-dessus, vous réussirez sans aucun doute l'examen avec brio. La certification Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate est la référence pour les data scientists de niveau intermédiaire. Sa préparation exige du temps et de l'investissement personnel, mais l'effort en vaut largement la peine. Elle vous préparera pour l'avenir, augmentera votre potentiel de gains et vous apportera les connaissances et compétences techniques essentielles. Inscrivez-vous dès aujourd'hui à une formation pour franchir le premier pas.