Développer et optimiser des modèles : créez des modèles d'apprentissage automatique en exploitant de solides connaissances théoriques pour sélectionner les algorithmes appropriés et optimiser les performances. Codage et évaluation de modèles : implémentez des modèles à l'aide de Python sur Databricks. Évaluez les algorithmes et les cadres pour des résultats commerciaux optimaux. Analyse et informations sur les données : utilisez Power BI pour visualiser les données et communiquer des informations exploitables aux parties prenantes. Cycle de vie ML de bout en bout : gérez le cycle de vie complet des projets d'apprentissage automatique, de la préparation des données au déploiement dans Azure Data Factory. Restez à jour : restez au courant des dernières tendances et innovations en matière de science des données et d'apprentissage automatique.