DP-100T01: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
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Beschreibung
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
- Design einer Strategie für die Datenaufnahme für Maschinenlernprojekte
- Design einer Lösung für das Training von Maschinenlernmodellen
- Design einer Modellbereitstellungslösung
- Azure-Machine-Learning-Arbeitsberei…
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
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
- Design einer Strategie für die Datenaufnahme für Maschinenlernprojekte
- Design einer Lösung für das Training von Maschinenlernmodellen
- Design einer Modellbereitstellungslösung
- Azure-Machine-Learning-Arbeitsbereichsressourcen und -Assets
- Entwicklerwerkzeuge für die Interaktion von Arbeitsbereichen
- Daten zur Verfügung stellen in Azure Machine Learning
- Arbeiten mit Computezielen
- Arbeiten mit Umgebungen
- Finden des besten Klassifizierungsmodells mit Azure Machine Learning
- Nachverfolgen des Modelltrainings in Jupyter-Notebooks mit MLflow
- Ausführen eines Trainingsskripts als Kommandojob
- Nachverfolgen des Modelltrainings mit MLflow in Jobs
- Ausführen von Pipelines
- Tunen von Hyperparametern
- Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Online-Endpunkt
- Bereitstellen eines Modells auf einem Batch-Endpunkt
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
Zielgruppe
- Data Scientists und Personen, die für Training und Bereitstellung von Maschinenlernmodellen verantwortlich sind
Dieses Seminar können Sie als Vor-Ort-Schulung bei uns in Nürnberg oder auch als Live-Online-Seminar (Virtual-Classroom-Training) buchen. Für Ihre individuellen Anforderungen konzipieren wir gerne ein Seminar mit maßgeschneiderten Inhalten.
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