DP-100T01
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
(DP-100: Design und Implementierung einer Data-Science-Lösung auf Azure)

Preis & Daten
  • 1700 € zzgl. MwSt.
    inkl. Schulungsunterlage und Kursumgebung
  • Seminarnummer: DP-100T01
    Dauer: 3 Tage
Unsere Termine
  • Frage zu dem Seminar

Über das Seminar

In diesem Seminar lernen Sie, Maschinenlernlösungen im Cloudmaßstab mithilfe von Azure Machine Learning zu betreiben. Sie erfahren, wie Sie Ihre vorhandenen Kenntnisse über Python und Maschinenlernen nutzen, um das Einpflegen und Vorbereiten von Daten, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung der Maschinenlernlösung in Microsoft Azure zu verwalten.

Das Seminar kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierung als Azure Data Scientist genutzt werden.

Bitte beachten Sie: Dies ist ein Seminar, das wir an ausgewählten Terminen sowohl in unserem Trainingscenter als auch als Virtual Classroom anbieten. Mit Ihrer Buchung erklären Sie sich damit einverstanden, während des Seminars gefilmt zu werden.

Inhalt

  • Einführung in das Azure Machine Learning SDK
  • Verwenden von automatisiertem Maschinenlernen in Azure Machine Learning
  • Erstellen eines Klassifizierungsmodells mit Azure Machine Learning Designer
  • Training eines Maschinenlernmodells mit Azure Machine Learning
  • Arbeiten mit Daten
  • Arbeiten mit Compute
  • Orchestrieren des Maschinenlernens mit Pipelines
  • Bereitstellen von Echtzeit-Maschinenlerndiensten 
  • Bereitstellen von Batch-Rückschluss-Pipelines
  • Tunen von Hyperparametern
  • Automatisieren der Auswahl des Maschinenlernmodells
  • Differenzielle Privatsphäre
  • Maschinenlernmodelle mit Azure Machine Learning
  • Entdecken und Verringern von Ungerechtigkeit in Modellen
  • Überwachen der Datendrift
  • Überwachen von Modellen mit Application Insights

Zielgruppe

  • Data Scientists und Personen, die für Training und Bereitstellung von Maschinenlernmodellen verantwortlich sind

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse über Cloud-Computing-Konzepte und Erfahrung mit allgemeinen Data-Science- und Maschinenlernwerkzeugen und -techniken, insbesondere: 
    • Erstellen von Cloudressourcen in Microsoft Azure
    • Verwenden von Python, um Daten zu untersuchen und zu visualisieren
    • Training und Validierung von Maschinenlernmodellen mithilfe gängiger Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow
    • Arbeiten mit Containern

Zertifizierungen

Dieses Seminar bereitet auf folgende Zertifizierung vor:

Prüfungen

Dieses Seminar bereitet auf folgende Prüfung vor:

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