Alors, la « formation Microsoft R et Machine Learning Server », ça vous botte ? Soyons honnêtes, cette appellation sent un peu la naphtaline. Microsoft a bien évolué ! Préparez-vous, car on va décrypter ensemble où en est le Machine Learning chez eux aujourd’hui, et comment vous former sans vous planter.
Sommaire
R Server : Une ère révolue ?
Vous interrogez sur R Server ? Voyons pourquoi cette technologie ne fait plus partie du paysage actuel.
La fin d’une époque : Machine Learning Server
R Server, vous connaissez ? Il a été renommé Machine Learning Server en septembre 2017. Mais attention, son support technique a pris fin le 1er juillet 2022. Pour les utilisateurs, cela signifie plus de mises à jour ni de correctifs.
Pourquoi ne plus se former sur l’ancien R Server
Se former sur l’ancien R Server, c’est comme apprendre à conduire un tacot sans permis. C’est obsolète et peu pertinent pour des projets modernes. Vous risquez des problèmes de sécurité et des soucis de compatibilité avec les nouvelles versions.
Les nouvelles pépites du Machine Learning chez Microsoft
L’univers du Machine Learning (ML) chez Microsoft est en constante évolution. Fini le temps de R Server, place aux solutions actuelles, bien plus performantes. Voyons ensemble ce que Microsoft vous propose aujourd’hui pour dompter les données.
L’intégration R et Python dans SQL Server
Microsoft a intégré les Machine Learning Services directement dans SQL Server (versions 2017, 2019 et 2022). Cela vous permet d’exécuter des scripts R et Python sans exporter vos données. SQL Server 2022 gère Python 3.10.2 et R 4.2.0. Pour SQL Server 2019, c’est Python 3.7.1 et R 3.5.2. Enfin, SQL Server 2017 supporte Python 3.5.2/3.7.2 et R 3.3.3/3.5.2. Une intégration qui simplifie grandement l’analyse.
Azure Machine Learning : Le cloud au service de l’IA
Azure Machine Learning est la plateforme cloud incontournable de Microsoft pour l’intelligence artificielle. Elle offre tout ce qu’il faut pour le déploiement et la gestion de vos modèles. Vous bénéficiez d’une scalabilité impressionnante pour vos projets de Machine Learning. C’est l’outil idéal pour travailler sans contraintes de ressources, avec une gestion simplifiée de tout le cycle de vie de vos modèles.
Packages Microsoft incontournables pour R et Python
Microsoft propose des packages spécifiques pour enrichir vos capacités en R et Python. Ces outils sont conçus pour optimiser vos analyses et vos modèles.
- RevoScaleR (R) : Pour du code R scalable et l’analyse de Big Data.
- revoscalepy (Python) : L’équivalent Python pour du code scalable.
- microsoftml (R/Python) : Des algorithmes de ML pour l’analyse textuelle, visuelle et sentimentale.
- olapR (R) : Pour les requêtes MDX sur les cubes OLAP de SQL Server Analysis Services.
- sqlrutils (R) : Pour utiliser des scripts R dans des procédures stockées T-SQL.
Choisir sa voie : Quel outil pour votre projet ML ?
Vous hésitez entre les différentes solutions Microsoft pour vos projets d’apprentissage automatique ? Voyons comment faire le tri.
SQL Server ML Services vs Azure ML : le grand match
| Caractéristique | SQL Server ML Services | Azure Machine Learning |
|---|---|---|
| Environnement | On-premise ou Azure SQL Managed Instance | Cloud (Azure) |
| Scalabilité | Limitée par les ressources du serveur | Quasi-illimitée, élastique |
| Déploiement | Modèles intégrés aux bases de données | Déploiement simple en tant que services web |
| IA Avancée | Fonctionnalités étendues via R/Python | Intègre de nombreux services d’IA, AutoML |
SQL Server ML Services est parfait si vos données résident déjà dans SQL Server et si vous préférez une solution sur site. C’est une excellente option pour des modèles qui s’exécutent directement là où se trouvent vos informations. Pour une flexibilité maximale, une scalabilité à l’infini et des capacités d’Intelligence Artificielle de pointe, Azure Machine Learning est un choix évident. Il excelle pour le déploiement de modèles en production et l’intégration avec d’autres services cloud.
Migration : Passer de l’ancien au moderne
Vous utilisez encore un ancien R Server ? Il est temps de bouger. La migration consiste surtout à adapter vos scripts R/Python existants aux nouvelles plateformes. Vérifiez la compatibilité de vos packages R et Python. Vous devrez potentiellement mettre à jour certaines fonctions ou en créer de nouvelles. Le plus important est de s’assurer que le runtime de votre environnement cible supporte vos dépendances. C’est le moment de moderniser vos projets.
Formations actuelles en ML Microsoft : Préparez l’avenir
Explorons maintenant les formations qui vous propulseront dans l’écosystème ML de Microsoft. Quelles sont les compétences clés et les parcours à privilégier ?
Prérequis pour exceller en ML avec Microsoft
Pour vous lancer efficacement dans le ML avec Microsoft, une base solide est indispensable. Il vous faut une bonne expérience en programmation R. Familiarisez-vous avec les packages R communs, c’est la base.
Une connaissance affûtée des méthodes statistiques est cruciale. Les meilleures pratiques d’analyse de données vous épargneront bien des erreurs. Et tant qu’à faire, maîtriser les bases de Windows, c’est un plus.
Les formations à privilégier aujourd’hui
Concrètement, vers quelles formations vous tourner ? Privilégiez celles axées sur SQL Server Machine Learning Services. C’est l’idéal pour l’intégration R/Python on-premise, ne sous-estimez pas son potentiel.
En parallèle, les formations dédiées à Azure Machine Learning sont incontournables. Elles couvrent l’apprentissage automatique dans le cloud. Une formation de 3 jours (21 heures) sur Azure ML vous donnera une longueur d’avance.
Certifications Microsoft : votre passeport ML
Les certifications, c’est du concret. Visez celles qui ciblent le Machine Learning et la Data Science, comme l’Azure Data Scientist Associate. Elles prouvent votre expertise sur les plateformes actuelles.
Ces certifications valident les compétences durement acquises. Elles renforcent considérablement votre crédibilité professionnelle. C’est un véritable atout sur votre CV, ne les négligez pas.