La demande en spécialistes de l’intelligence artificielle (IA) et de la science des données continue de croître. Selon le rapport sur les emplois émergents de LinkedIn pour 2020, les postes de spécialiste en IA sont les plus recherchés avec un taux de croissance annuel de 74 % des embauches ces quatre dernières années. Par ailleurs, la pandémie mondiale actuelle a entraîné l’adoption à grande échelle du télétravail, ainsi qu’un intérêt accru dans les ressources de formation professionnelle. Pour répondre à cette demande, nous annonçons notre collaboration avec Udacity avec qui nous lançons de nouveaux cours Machine Learning pour les débutants et les utilisateurs expérimentés, ainsi qu’un programme de bourses d’étude.

Avec ces nouvelles offres, Microsoft a pour objectif d’étendre la réserve de scientifiques de données talentueux et d’améliorer l’accès à l’éducation et aux ressources aux personnes intéressées. Je me suis récemment entretenue avec Gabe Dalporto, PDG d’Udacity, pour parler de cette collaboration.

Udacity est une plateforme de formation numérique avec plus de 250 000 étudiants actuellement actifs. Ses étudiants ont exprimé un intérêt continu pour le contenu d’initiation au Machine Learning (ML) qui ne nécessite pas de connaissances avancées en programmation. En réponse, Microsoft Azure et Udacity ont créé un cours gratuit unique basé sur Azure Machine Learning. Ce cours de présentation du Machine Learning dans Azure enseigne aux étudiants les principes de base du ML via une expérience « low-code » alimentée par les fonctionnalités de glisser-déplacer et de ML automatisé d’Azure Machine Learning. Les étudiants auront la possibilité de se former en suivant des ateliers pratiques Azure Machine Learning directement au sein de la salle de classe Udacity et de développer les fondements de leurs compétences en science des données.

Pour les utilisateurs expérimentés, nous proposons un nouveau programme Nanodegree sur le Machine Learning avec Microsoft Azure. Dans ce programme, les étudiants amélioreront leurs compétences en créant et en déployant des solutions ML sophistiquées à l’aide d’outils et d’infrastructures open source populaires, tels que PyTorch, TensorFlow, scikit-learn et ONNX. En utilisant les fonctionnalités de responsible ML et MLOps, les étudiants apprendront à mieux comprendre leurs modèles ML, à protéger les personnes et leurs données, et à contrôler le cycle de vie ML de bout en bout, et ce à grande échelle.

Dans le cadre de cette collaboration, nous proposons aux 300 meilleurs étudiants qui ont suivi le cours de présentation gratuit des bourses leur permettant d’accéder au programme Nanodegree, afin qu’ils puissent continuer à développer leurs compétences en science des données. Ces nouveaux cours permettront à un nombre encore plus grand d’étudiants d’acquérir des compétences en science des données et intelligence artificielle. Pour plus d’informations sur ce programme, consultez la page du cours.

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