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

Preis & Daten
  • 1700 € zzgl. MwSt.
    inkl. Schulungsunterlage und Verpflegung
  • 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.

Inhalt

  • Einführung in das Azure-Maschinenlernen
    • Bereitstellen eines Azure-Machine-Learning-Arbeitsraums
    • Verwenden von Tools und Code, um mit Azure Machine Learning zu arbeiten
  • No-Code-Maschinenlernen mit Designer
    • Trainieren von Modellen mit Designer
    • Veröffentlichen von Modellen mit Designer
  • Ausführen von Experimenten und Trainieren von Modellen
  • Arbeiten mit Daten
    • Erstellen und Verwalten von Datastores
    • Erstellen und Verwalten von Datensets
  • Compute-Kontexte
    • Arbeiten mit Umgebungen
    • Arbeiten mit Compute-Zielen
  • Orchestrierung von Abläufen mit Pipelines
    • Erstellen von Pipelines, um Maschinenlernworkflows zu automatisieren
    • Veröffentlichen und Ausführen von Pipelinediensten
  • Bereitstellen und Nutzen von Modellen
    • Echtzeitrückschlüsse
    • Batch-Rückschlüsse
  • Training optimaler Modelle
    • Hyperparameter-Tuning
    • Automatsiertes Maschinenlernen
  • Interpretieren von Modellen
    • Erstellen von Modellerklärungen mit automatsiertem Maschinenlernen
    • Verwenden von Erklärern, um Maschinenlernmodelle zu interpretieren
  • Überwachung von Modellen
    • Überwachen von Modellen mit Application Insights
    • Überwachen der Datendrift

Zielgruppe

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

Voraussetzungen

  • Azure-Grundkenntnisse
  • Verständnis für Data Science einschließlich der Vorbereitung von Daten und des Trainings von Maschinenlernmodellen wie Scikit-Learn, PyTorch oder Tensorflow
  • Programmierkenntnisse in Python und Verwendung von Bibliotheken wie Numpy, Pandas und Matplotlib

Zertifizierungen

Dieses Seminar bereitet auf folgende Zertifizierung vor:

Prüfungen

Dieses Seminar bereitet auf folgende Prüfung vor:

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