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

Dauer
Ausführung
Vor Ort
Startdatum und Ort

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

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH
Logo von Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH
Bewertung: starstarstarstarstar_half 8,9 Bildungsangebote von Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH haben eine durchschnittliche Bewertung von 8,9 (aus 33 Bewertungen)

Tipp: Haben Sie Fragen? Für weitere Details einfach auf "Kostenlose Informationen" klicken.

Startdaten und Startorte

placeHamburg
14. Apr 2025 bis 17. Apr 2025
placeMünster
14. Apr 2025 bis 17. Apr 2025
placeFrankfurt
10. Jun 2025 bis 13. Jun 2025
placeHamburg
28. Jul 2025 bis 31. Jul 2025
placeMünchen
13. Okt 2025 bis 16. Okt 2025
placeHamburg
8. Dez 2025 bis 11. Dez 2025

Beschreibung

Kursinhalt

  • Erkunden und Konfigurieren des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
  • Mit Azure Machine Learning experimentieren
  • Optimieren Sie das Modelltraining mit Azure Machine Learning
  • Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning
  • Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning
  • Entwickeln generativer KI-Apps im Azure KI Foundry-Portal

Voraussetzungen

Erfolgreiche Azure Data Scientists beginnen ihre Tätigkeit mit grundlegenden Kenntnissen über Cloud Computing-Konzepte und Erfahrung mit allgemeinen Data Science- und Machine Learning-Tools und -Techniken.

Konkret:

  • Erstellen von Cloud-Ressourcen in Microsoft Azure.
  • Verwendung von Python zur Erforschung un…

Gesamte Beschreibung lesen

Frequently asked questions

Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!

Noch nicht den perfekten Kurs gefunden? Verwandte Themen: TensorFlow, Data Science, Microsoft Azure, KI und Big Data.

Kursinhalt

  • Erkunden und Konfigurieren des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
  • Mit Azure Machine Learning experimentieren
  • Optimieren Sie das Modelltraining mit Azure Machine Learning
  • Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning
  • Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning
  • Entwickeln generativer KI-Apps im Azure KI Foundry-Portal

Voraussetzungen

Erfolgreiche Azure Data Scientists beginnen ihre Tätigkeit mit grundlegenden Kenntnissen über Cloud Computing-Konzepte und Erfahrung mit allgemeinen Data Science- und Machine Learning-Tools und -Techniken.

Konkret:

  • Erstellen von Cloud-Ressourcen in Microsoft Azure.
  • Verwendung von Python zur Erforschung und Visualisierung von Daten.
  • Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen mit gängigen Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow.
  • Arbeiten mit ContainernUm diese Grundkenntnisse zu erwerben, sollten Sie vor der Teilnahme am Kurs die folgende kostenlose Online-Schulung absolvieren:
  • Erkunden Sie die Microsoft Cloud-Konzepte.
  • Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen.
  • Verwalten von Containern in AzureWenn Sie völlig neu im Bereich Data Science und maschinelles Lernen sind, sollten Sie zunächst die Microsoft Azure AI Fundamentals absolvieren.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit vorhandenen Kenntnissen in Python und Machine-Learning-Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow, die Machine-Learning-Lösungen in der Cloud aufbauen und betreiben wollen.

Werden Sie über neue Bewertungen benachrichtigt

Es wurden noch keine Bewertungen geschrieben.

Schreiben Sie eine Bewertung

Haben Sie Erfahrung mit diesem Kurs? Schreiben Sie jetzt eine Bewertung und helfen Sie Anderen dabei die richtige Weiterbildung zu wählen. Als Dankeschön spenden wir € 1,00 an Stiftung Edukans.

Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!

Bitte füllen Sie das Formular so vollständig wie möglich aus

(optional)
(optional)
(optional)
(optional)
(optional)
(optional)
(optional)

Haben Sie noch Fragen?

(optional)

Anmeldung für Newsletter

Damit Ihnen per E-Mail oder Telefon weitergeholfen werden kann, speichern wir Ihre Daten.
Mehr Informationen dazu finden Sie in unseren Datenschutzbestimmungen.