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

 

Kursüberblick

Lernen Sie, wie Sie Lösungen für maschinelles Lernen in der Cloud mit Azure Machine Learning betreiben können. In diesem Kurs lernen Sie, Ihre vorhandenen Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen zu nutzen, um Dateneingabe und -vorbereitung, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

DP-100 Self-Assessment

Sind Sie sich noch unsicher, ob der Kurs für Sie geeignet ist? Wir bieten Ihnen ein kostengünstiges Self-Assessment an, um Ihre Kenntnisse zu testen. Sie können den Test innerhalb der 90-tägigen Nutzungsdauer beliebig oft wiederholen. Wenn Sie den DP-100 Kurs im Anschluss buchen, wird der von Ihnen bezahlte Betrag beim Kurspreis angerechnet.

Jetzt informieren und buchen

Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.

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.

Zertifizierungen

Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:

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.

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

Kurstermine

Garantietermin:   Kursdurchführung unabhängig von der Teilnehmerzahl garantiert. Ausgenommen sind unvorhersehbare Ereignisse (z.B. Unfall, Krankheit der Trainer), die eine Kursdurchführung unmöglich machen.
Instructor-led Online Training:   Kursdurchführung online im virtuellen Klassenraum.
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutsch

Europäische Zeitzonen

Online Training 9:00 – 17:00 Dies ist ein FLEX-Kurs. Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training 9:00 – 17:00 Dies ist ein FLEX-Kurs. Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training 9:00 – 17:00 Dies ist ein FLEX-Kurs. Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training 9:00 – 17:00 Dies ist ein FLEX-Kurs. Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training 9:00 – 17:00 Dies ist ein FLEX-Kurs. Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training 9:00 – 17:00 Dies ist ein FLEX-Kurs. Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training 9:00 – 17:00 Dies ist ein FLEX-Kurs. Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training 9:00 – 17:00 Dies ist ein FLEX-Kurs. Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
+ Weitere Termine...

Englisch

Europäische Zeitzonen

Online Training 10:00 – 17:30 Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ) Garantietermin!
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutschland

Hamburg 9:00 – 17:00
Münster 9:00 – 17:00
Frankfurt 9:00 – 17:00
Hamburg 9:00 – 17:00
München 9:00 – 17:00
Hamburg 9:00 – 17:00

Schweiz

Zürich 9:00 – 17:00
Zürich 9:00 – 17:00
Zürich 9:00 – 17:00
Zürich 9:00 – 17:00
Zürich 9:00 – 17:00