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

Ziele der Schulung

In diesem 4-tägigen Kurs "Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01)" erhalten Sie eine umfassende Einführung in Azure Machine Learning und lernen, wie Sie damit arbeiten können. Sie werden mit den Visual Tools für Machine Learning vertraut gemacht und erfahren, wie Sie automatisiertes Machine Learning nutzen können. Der Kurs deckt das Durchführen von Experimenten und das Trainieren von Modellen ab. Sie lernen, mit Daten umzugehen, Compute zu nutzen und Vorgänge mit Pipelines zu orchestrieren. Zusätzlich werden Themen wie Continuous Integration und Delivery, Training optimaler Modelle, verantwortungsvolles Machine Learning und Monitoring von Modellen behandelt. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, effektiv Datenwissenschafts-Lösungen auf Azure zu entwerfen und umzusetzen.

Zielgruppe Seminar

• Datenspezialisten
• Personen mit hoher Verantwortung für die Entwicklung und den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens

Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Kenntnisse der Datenverarbeitung.

Seminarinhalt

Erkunden und Konfigurieren des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs

• Erkunden der Ressourcen und Objekte des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
• Erkunden von Entwicklertools für die Interaktion mit dem Arbeitsbereich
• Verfügbarmachen von Daten in Azure Machine Learning
• Arbeiten mit Computezielen in Azure Machine Learning
• Verwenden von Umgebungen in Azure Machine Learning

Mit Azure Machine Learning experimentieren

• Ermitteln des besten Klassifizierungsmodells mit automatisiertem maschinellem Lernen
• Nachverfolgen des Modelltrainings in Jupyter-Notebooks mit MLflow

Optimieren Sie das Modelltraining mit Azure Machine Learning

• Ausführen eines Trainingsskripts als Befehlsauftrag in Azure Machine Learning
• Nachverfolgen des Modelltrainings mit MLflow in Aufträgen
• Durchführen der Hyperparameteroptimierung mit Azure Machine Learning
• Ausführen von Pipelines in Azure Machine Learning

Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning

• Registrieren eines MLflow-Modells in Azure Machine Learning
• Erstellen und Erkunden des Dashboards für verantwortungsvolle KI für ein Modell in Azure Machine Learning

Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning

• Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Onlineendpunkt
• Bereitstellen eines Modells an einem Batchendpunkt

Hinweise

Prüfung und Zertifizierung

Als anerkannter und zertifizierter Microsoft Learning Partner verfügt IT-Schulungen.com über mehr als zwei Jahrzehnte an Erfahrung in der Durchführung von Microsoft-Schulungen und der zielgerichteten Vorbereitung auf Zertifizierungsprüfungen.

Dieses Seminar ist speziell darauf ausgerichtet, Sie auf die Prüfung DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure vorzubereiten. Bei erfolgreichem Abschluss erhalten Sie die Zertifizierung Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.

Um Sie bestmöglich für das Microsoft-Examen vorzubereiten, empfehlen wir Ihnen die Nutzung der offiziellen ** Microsoft Practice Tests**. Dieses Selbstlerninstrument von Microsoft bietet Ihnen prüfungsrelevante Fragen, einschließlich Lösungen und ausführlichen Erläuterungen zu den korrekten Antworten. Diese Tests bieten wir Ihnen zu unseren Selbstkosten an.

Sie haben die Möglichkeit die Prüfung in einem Prüfungsinstitut oder bequem online zu absolvieren. Den Prüfungs-Voucher können Sie bei uns erwerben.

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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