Afterworks présentation de la stack bi de microsoft
Meetup Club Power BI Power BI et IA mars 2023
1. @ClubPowerBI
Meetup 13 mars – 19h00
Power BI et l’Intelligence Artificielle
Club Power BI
Retransmis en ligne
En présentiel à Strasbourg
Microsoft
Teams
2. @ClubPowerBI
La communauté Power BI francophone
Club Power BI
@ClubPowerBI /ClubPowerBI
Club Power BI
/Club-Power-BI
Nous démarrons à 19h00,
n’hésitez pas à échanger dans
l’espace de conversation
Power BI et l’Intelligence Artificielle
En attendant, n’hésitez pas à
tweeter en précisant le
hashtag #powerbi
Ce sera utile pour l’une de nos
démonstrations.
4. @ClubPowerBI
@ClubPowerBI /ClubPowerBI
Club Power BI
/Club-Power-BI
📆 Les prochains meetups
13/03
23/03
28/03
Power BI et l’intelligence artificielle
Strasbourg
REX : Implémenter Power BI localement
dans une gouvernance internationale ?
Paris
L’Emission
Hors-Série
6. SIMPLON, C’EST…
● Entreprise sociale créée en 2013
● Des formations aux métiers du
numérique
○ entièrement prises en charge
(pour les apprenants)
○ sans pré-requis de diplôme
7. UNE PRÉSENCE TERRITORIALE…
STRASBOURG
NANCY
REIMS
MODÈLE EN PROPRE
Simplon gère directement
la formation
Le rôle de Simplon.co est de concevoir
et de mettre en œuvre la formation.
La responsabilité pédagogique est
assumée par Simplon.co
9. Le contenu de la formation
Elle s’articule autour de 4 blocs
Développement
d’un programme
d’IA
Machine Learning
Deep Learning
Plateforme Azure
Microsoft
Développement
d’une application
d’IA
Base de données
relationnelle
Back et front end
Gestion des
données
Collecte
Structuration
Nettoyage
Visualisation
Gestion de projet
Planification
Conception d’un
système de veille
Communication avec
les parties prenantes
10. Quelles compétences et certifications ?
Titre RNCP
34757
Développeur en
Intelligence
Artificielle
niveau 6
(anciennement Bac+3)
Certification
RS 2085
Méthodes
agiles de gestion
et amorçage de
projet
Certification
Microsoft
AI-900
Phase intensive Phase alternance Fin de formation
14. @ClubPowerBI
Des insights (à plusieurs endroits)
Analyser…
Détection des anomalies
Prévision
Visuels de l’arborescence hiérarchique
Visuels d’influenceurs clés
Narrations intelligentes
Questions et réponses en langage naturel
Etc.
Les composants intégrés
16. @ClubPowerBI
Python dans Power BI Desktop
Script Python
Python dans l’Éditeur Power Query
IDE Python externe avec Power BI
Visuels Power BI avec Python
Machine learning
Etapes typiques
1. Prétraitement des données
2. Entraînement au modèle
3. Prédictions
Notion de base
17. @ClubPowerBI
Installer Python
Installer les bibliothèques
Pandas : manipuler et analyser des données
Matplotlib : tracer et visualiser des données sous forme de graphiques.
Numpy : pour manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels
ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux.
Scikit-Learn : destinée à l'apprentissage automatique
Seaborn : créer des graphiques statistiques en Python.
Prérequis
19. @ClubPowerBI
Avantages
Intégration facile et transparente
Visualisations complexes et personnalisés
Flexibilité
Limites
Nombre limité de bibliothèques Python prise en charge
Taille des données : 150 000 lignes / 250 Mo
Résolution des visuels
Temps de calcul
Niveau de confidentialité des sources de données doit être « Public »
Filtrage croisé non prise en charge par les visuels Python
Conclusion
21. @ClubPowerBI
Python, R
Spark
Azure Synapses Analytics, Azure Databricks
Azure Machine Learning
Azure OpenAI Service
GPT-3, Ada, Babbage, Curie, etc.
Depuis quelques jours ChatGPT
Azure Cognitive Services
AI Builder (dans la Power Platform)
Composants et fonctionnalités intégrés dans Power BI
IA chez Microsoft
22. @ClubPowerBI
Microsoft speech
Reconnaissance vocale
Synthèse vocale
Traduction vocale
Reconnaissance de l’orateur
Langage
Reconnaissance d’entité
Analyse d’opinions
Réponse aux questions
« Language Understanding »
Traducteur
Vision
API Face
Vision par ordinateur
Vision personnalisée
Décision
Content Moderator
Détecteur d’anomalie
Personalizer
Azure Cognitive Services
Simplon avant tout c'est une entreprise sociale et solidaire, créée en 2013. Elle s'engage pour l'inclusion via le numérique auprès de différents publics en proposant des formations gratuites. Ces formations ne demandent aucun prérequis de diplôme.
Le référentiel : https://www.francecompetences.fr/recherche/rncp/34757/#ancre3
Titre RNCP niveau VI Bac+3 (France Compétences Ministère de l’Emploi)
Répertoire National des certifications professionnelles
Python
Script Python : exécuter des scripts Python directement dans Power BI Desktop et d’importer les jeux de données obtenus dans un modèle de données Power BI Desktop
Power Query : permet de procéder au nettoyage des données en utilisant Python et d’effectuer une mise en forme et une analytique avancées des données des jeux de données, notamment l’ajout des données manquantes, les prédictions et le clustering, pour ne citer que quelques exemples.
IDE (environnement de développement intégré) pour créer et affiner des scripts Python, puis utiliser ces scripts dans Power B
Machine learning
apprentissage automatique :
Prétraitement : Collecte et préparation des données
Entraînement au modèle : choisir d'un modèle, Sélection des caractéristiques, Entraînement du modèle, Évaluation du modèle, Optimisation du modèle
Utilisation du modèle : Utilisation du modèle, Mise à jour du modèle
Installer python sur l’ordinateur depuis le site web python.org
Activez les scripts Python dans Power BI Desktop depuis l’option
Installez les bibliothèques Python depuis une console ou un interpréteur de commandes, utilisez l’outil en ligne de commande pip
Pandas : manipuler et analyser des données
Matplotlib : tracer et visualiser des données sous forme de graphiques
Numpy : pour manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux.
Scikit-Learn : destinée à l'apprentissage automatique
Seaborn : est une bibliothèque permettant de créer des graphiques statistiques en Python.
Prédire churn des employés avec la régression logistique de Sci-Kit Learn
Limites
Seules Matplotlib, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Scipy, Seaborn, Statsmodels et XGBoost sont compatibles.
Seuls des DataFrames Pandas peuvent être importés dans Power BI en utilisant Python. En outre, le temps d’exécution est limité à 30 minutes pour les scripts et 5 minutes pour les visuels.
Tous les paramètres de source de données Python doivent être définis comme étant Publics et toutes les autres étapes d’une requête créée dans l’Éditeur Power Query doivent également être publiques.
Les tables imbriquées, c’est-à-dire des tables de tables, ne sont actuellement pas prises en charge.
Cognitive Services—API pour solutions IA | Microsoft Azure
Vision Studio (azure.com)