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

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

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Startdaten und Startorte

computer Online: Virtual Classroom
17. Jun 2024 bis 19. Jun 2024
computer Online: Virtual Classroom
16. Sep 2024 bis 18. Sep 2024
computer Online: Virtual Classroom
16. Dez 2024 bis 18. Dez 2024

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…

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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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