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

Dieser Kurs behandelt die folgenden Themen:

Modul 1: Datenwissenschaftliche Untersuchungen zu Azure durchführen
• Der Student lernt den datenwissenschaftlichen Prozess und die Rolle des Datenwissenschaftlers kennen. Dies wird dann angewendet, um zu verstehen, wie Azure-Dienste den datenwissenschaftlichen Prozess unterstützen und erweitern können.
• Lektionen
• Den datenwissenschaftlichen Prozess einführen
• Überblick über die Azure Data Science Optionen
• Azure Notebooks einführen

Modul 2: Datenwissenschaft mit dem Azure Machine Learning Service betreiben
• Der Student wird lernen, wie man den Azure Machine Learning Service verwendet, um den datenwissenschaftlichen Prozess von Anfang bis Ende zu automatisieren.
• Lektionen
• Azure Machine Learning (AML) Service einführen
• Registrierung und Bereitstellung von ML-Modellen mit AML-Service

Modul 3: Automatisiertes maschinelles Lernen mit dem Azure Machine Learning Service.
• In diesem Modul lernen die Studenten die maschinelle Lernpipeline kennen und wie AutoML und HyperDrive des Azure Machine Learning Service einige der mühsamen Teile davon automatisieren können.
• Lektionen
• Automatisieren Sie die Auswahl des Modells für das maschinelle Lernen.
• Hyperparameter-Tuning mit HyperDrive automatisieren

Modul 4: Verwalten und Überwachen von Modellen des maschinellen Lernens mit dem Azure Machine Learning Service.
• In diesem Modul lernen die Teilnehmer, wie man maschinelle Lernmodelle im Azure Machine Learning Service automatisch verwaltet und überwacht.
• Lektionen
• Verwalten und Überwachen von Modellen des maschinellen Lernens

Dieser Kurs richtet sich an:

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Personen mit hoher Verantwortung für die Ausbildung und den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens.

Vor der Teilnahme an diesem Kurs müssen die Studenten Folgendes haben:
• Azure-Grundlagen
• Verständnis für die Datenwissenschaft, einschließlich der Frage, wie man Daten vorbereitet, Modelle trainiert und konkurrierende Modelle bewertet, um das beste auszuwählen.
• Wie man in der Programmiersprache Python programmiert und die Python-Bibliotheken verwendet: pandas, scikit-learn, matplotlib und seaborn.

Mit diesem Kurs erreichen Sie die folgenden Ziele:

Gewinnen Sie das notwendige Wissen darüber, wie Sie Azure-Dienste zur Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von maschinellen Lernlösungen nutzen können.

Der Kurs beginnt mit einem Überblick über Azure-Dienste, die die Datenwissenschaft unterstützen.

Von dort aus konzentriert es sich auf die Nutzung von Azures führendem Data-Science-Service, dem Azure Machine Learning Service, zur Automatisierung der Data-Science-Pipeline.

Dieser Kurs konzentriert sich auf Azure und lehrt den Studenten nicht, wie man Datenwissenschaft betreibt.

Es wird angenommen, dass die Studenten das bereits wissen.

Informationsblatt im PDF-Format herunterladen und ausdrucken.

Individuelle Trainings

DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure können Sie als klassischen Präsenzunterricht buchen. Darüber hinaus bieten wir den Kurs auch in anderen Trainingsformen an. Gerne informieren wir Sie persönlich und unverbindlich über die Details. Bitte wählen Sie das Angebot, eine Mehrfachauswahl ist möglich.

Präsenzunterricht
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Inhouse Training
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Einzelcoaching
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Firmentraining
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Floor Walking
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Online Learning
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