Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure

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Startdaten und Startorte
computer Online:
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
placeAugsburg
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
placeGraz
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
placeInnsbruck
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
placeMünchen
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
placeNürnberg
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
placePassau
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placeRegensburg
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
placeSalzburg
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
placeWien
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
placeWürzburg
19. Jan 2026 bis 21. Jan 2026
computer Online:
28. Jan 2026 bis 30. Jan 2026
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placeFrankfurt
28. Jan 2026 bis 30. Jan 2026
placeKöln
28. Jan 2026 bis 30. Jan 2026
placeMadrid
28. Jan 2026 bis 30. Jan 2026
Beschreibung
  • Entwurf einer Strategie zur Datenaufnahme für Projekte des maschinellen Lernens".
  • Entwurf einer Lösung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen
  • Entwerfen einer Lösung für die Bereitstellung von Modellen
  • Erkunden Sie die Ressourcen und Assets des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
  • Entwicklertools für die Interaktion im Arbeitsbereich erkunden
  • Daten in Azure Machine Learning verfügbar machen
  • Arbeit mit Berechnungszielen in Azure Machine Learning
  • Arbeit mit Umgebungen in Azure Machine Learning
  • Finden Sie das beste Klassifizierungsmodell mit automatisiertem maschinellem Lernen
  • Modelltraining in Jupyter-Notebooks mit MLflow verfolgen
  • Ausführen eines Trainingsskripts als Befehls…

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  • Entwurf einer Strategie zur Datenaufnahme für Projekte des maschinellen Lernens".
  • Entwurf einer Lösung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen
  • Entwerfen einer Lösung für die Bereitstellung von Modellen
  • Erkunden Sie die Ressourcen und Assets des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
  • Entwicklertools für die Interaktion im Arbeitsbereich erkunden
  • Daten in Azure Machine Learning verfügbar machen
  • Arbeit mit Berechnungszielen in Azure Machine Learning
  • Arbeit mit Umgebungen in Azure Machine Learning
  • Finden Sie das beste Klassifizierungsmodell mit automatisiertem maschinellem Lernen
  • Modelltraining in Jupyter-Notebooks mit MLflow verfolgen
  • Ausführen eines Trainingsskripts als Befehlsauftrag in Azure Machine Learning
  • Modelltraining mit MLflow in Aufträgen verfolgen
  • Ausführen von Pipelines in Azure Machine Learning
  • Hyperparameter-Abstimmung mit Azure Machine Learning durchführen
  • Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Online-Endpunkt
  • Bereitstellen eines Modells für einen Batch-Endpunkt
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