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

Erhalten Sie wichtige Kenntnisse über die Verwendung von Azure Services um Machine Learning Lösungen zu entwickeln, trainieren und bereitzustellen. Der Kurs beginnt mit einem Überblick über Azure Dienste die Data Science unterstützen. Von hier an konzentriert er sich auf Azures ersten Data Science Service, Azure-machine-learning-service, um Data Science Pipelines zu automatisieren. Der Kurs konzentriert sich auf Azure und lehrt die Teilnehmer nicht, wie Data Science erledigt wird. Es wird davon ausgegangen, dass die Studenten das wissen.

Neben der Vermittlung praxisrelevanten Wissens eignet sich der Kurs auch optimal zur Vorbereitung auf Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Bei Bestehen zertifiziert man sich damit zum Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.

Die Teilnahme an Prüfungen ist optional und die Prüfungsgebühren sind nicht im Seminarpreis enthalten.

Zielgruppe

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

Trainingsinhalte

Data Science in Azure
Der Teilnehmer lernt etwas über die Data Science Prozesse und die Rolle des Datenwissenschaftler. Dies wird dann darauf angewendet, die Azure Services, die Data Science Prozesse unterstützen und ergänzen, zu verstehen

• Einführung in den Data Science Prozess

• Überblick über Azure Data Science Optionen

• Einführung in Azure-notebooks

Data Science mit Azure Machine Learning service
Der Teilnehmer lernt, wie man den Azure Machine Learning Service (AML) nutzt, um den datenwissenschaftlichen Prozess von Anfang bis Ende zu automatisieren.

• Einführung von AML Service

• ML Modelle mit AML Service registrieren und bereitstellen

Machine Learning mit AML service automatisieren
In diesem Modul lernt der Teilnehmer die Machine Learning pipeline kennen und wie die AML-Dienste AutoML und HyperDrive einige der mühsamen Teile davon automatisieren können.

• Machine Learning Model Selection automatisieren

• Hyperparameter Tuning mit HyperDrive automatisieren

Machine Learning Models mit dem AML service verwalten und überwachen
In diesem Modul lernt der Teilnehmer wie Machine Learning Modelle im AML Service automatisch verwaltet und Überwacht werden.

• Machine Learning Models verwalten

• Machine Learning Models überwachen

Seminarzeiten

• Dauer: 3 Tage
• 1. Tag: 09:00 Uhr bis 16:00 Uhr
• 2. Tag: 09:00 Uhr bis 16:00 Uhr
• Letzter Tag: 09:00 Uhr bis 16:00 Uhr

Preis pro Person