Azure - DP-100T01 - Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure

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ab 2.390,00 € *

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Preis inkl. gesetzlicher MwSt.: 2.844,10 €
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DP-100T01 - Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit bereits vorhandenen Kenntnissen über Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie ScikitLearn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben wollen.

Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen "DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure" zur Zertifizierung als "Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" besucht werden.

Hinweis:
Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

Inhalt

Entwerfen einer Machine Learning-Lösung
Erkunden des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
Arbeiten mit Daten in Azure Machine Learning
Arbeiten mit Compute in Azure Machine Learning
Automatisieren der ML-Modellauswahl mit Azure Machine Learning
Verwenden von Notebooks zum Experimentieren in Azure Machine Learning
Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning
Optimieren des Modelltrainings mithilfe von Pipelines in Azure Machine Learning
Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning
Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning

Voraussetzungen

Vor Teilnahme an disesem Kurs benötigen die Teilnehmer:
- vorhandene Zertfizierung als Azure Fundamentals
- Verständnis von Data Science, Vorbereitung von Daten, trainingsmodellen und der Evaluation von verschiedenen Modellen um das besten auszuwählen.
- Wie mit der Programmiersprache Python programmiert wird und die Python Bibliotheken genutzt werden: pandas, scikit-learn, matplotlib, und seaborn.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Personen mit erheblicher Verantwortung für die Ausbildung und den Einsatz von Machine Learning.

Zielsetzung

Siehe Inhalte.

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