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DP-100T01: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

  • Kostenlose Kursunterlagen
  • Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
  • Sprache: Englisch, Deutsch

DP-100T01: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

  • Kostenlose Kursunterlagen
  • Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
  • Sprache: Englisch, Deutsch

Kurs Information

Kursüberblick

Erfahren Sie, wie Sie mit Azure Machine Learning Lösungen für maschinelles Lernen im Cloudmaßstab betreiben. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -vorbereitung, das Modelltraining und die Bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

Kursüberblick
Erfahren Sie, wie Sie mit Azure Machine Learning Lösungen für maschinelles Lernen im Cloudmaßstab betreiben. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -vorbereitung, das Modelltraining und die Bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.
Kursinhalt

Modul 1: Erste Schritte mit Azure Machine Learning

Lektionen:

  • Einführung in Azure Machine Learning
  • Arbeiten mit Azure Machine Learning

Modul 2: Visuelle Tools für maschinelles Lernen

Lektionen:

  • Automatisiertes maschinelles Lernen
  • Azure Machine Learning-Designer

Modul 3: Laufende Experimente und Trainingsmodelle

Lektionen:

  • Einführung in Experimente
  • Modelle trainieren und registrieren

Modul 4: Arbeiten mit Daten

Lektionen:

  • Arbeiten mit Datenspeichern
  • Arbeiten mit Datensätzen

Modul 5: Arbeiten mit Compute

Lektionen:

  • Umgebungen
  • Ziele berechnen

Modul 6: Orchestrieren von Workflows für maschinelles Lernen

Lektionen:

  • Einführung in Pipelines
  • Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines

Modul 7: Bereitstellen und Verwenden von Modellen

Lektionen:

  • Real-time Inferencing
  • Batch Inferencing
  • Continuous Integration und Delivery

Modul 8: Training optimaler Modelle

Lektionen:

  • Hyperparameter Tuning
  • Automated Machine Learning

Modul 9: Verantwortliches maschinelles Lernen

Lektionen:

  • Differenzierte Privatsphäre
  • Modellinterpretierbarkeit
  • Gerechtigkeit

Modul 10: Überwachungsmodelle

Lektionen:

  • Überwachen von Modellen mit Application Insights
  • Überwachung von Datendrift

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists mit Vorkenntnissen in Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow, die Lösungen für maschinelles Lernen in der Cloud erstellen und betreiben möchten.

Voraussetzungen
Erfolgreiche Azure Data Scientists beginnen diese Rolle mit einem grundlegenden Wissen über Cloud-Computing-Konzepte und Erfahrung mit allgemeinen Datenwissenschafts- und maschinellen Lernwerkzeugen und -techniken.
Speziell:
  • Erstellen von Cloud-Ressourcen in Microsoft Azure.
  • Verwenden von Python zum Erkunden und Visualisieren von Daten.
  • Trainieren und Validieren von Modellen für maschinelles Lernen mit gängigen Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow.
  • Arbeiten mit ContainernUm diese erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben, absolvieren Sie die folgende kostenlose Online-Schulung, bevor Sie an dem Kurs teilnehmen:
  • Erkunden Sie Microsoft Cloud-Konzepte.
  • Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen.
  • Container in Azure verwaltenWenn Data Science und maschinelles Lernen für Sie völlig neu sind, schließen Sie bitte zuerst Microsoft Azure AI Fundamentals ab.

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16/12/2024 - 19/12/2024
4 Tage
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Sprache: Deutsch
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