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

Webinar - PROKODA GmbH

DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Termin Ort Preis*
03.06.2024- 06.06.2024 online 2.796,50 €
03.06.2024- 06.06.2024 Dresden 2.796,50 €
17.06.2024- 20.06.2024 München 2.796,50 €
01.07.2024- 04.07.2024 online 2.796,50 €
01.07.2024- 04.07.2024 Leipzig 2.796,50 €
05.08.2024- 08.08.2024 online 2.796,50 €
05.08.2024- 08.08.2024 Dresden 2.796,50 €
19.08.2024- 22.08.2024 Berlin 2.796,50 €
02.09.2024- 05.09.2024 Leipzig 2.796,50 €
02.09.2024- 05.09.2024 online 2.796,50 €
16.09.2024- 19.09.2024 München 2.796,50 €
07.10.2024- 10.10.2024 Dresden 2.796,50 €
07.10.2024- 10.10.2024 online 2.796,50 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

    Einführung in das Machine Learning unter Azure

    • Einstieg in Azure Machine Learning
    • Azure Machine Learning Tools


    No-Code Machine Learning mit dem Designer

    • Trainieren von Modellen mit dem Designer
    • Veröffentlichen von Modellen mit dem Designer


    Experimente erstellen und Modelle trainieren

    • Einführung in Experimente
    • Trainieren und Registrieren von Modellen


    Arbeiten mit Daten

    • Arbeiten mit Datastores
    • Arbeiten mit Datasets


    ComputeContexts

    • Arbeiten mit Umgebungen
    • Arbeiten mit ComputeTargets


    Erstellen von Operations mit Pipelines

    • Einführung in Pipelines
    • Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines


    Bereitstellen und Nutzen von Modellen

    • Echtzeitvorhersage
    • Batchvorhersage


    Trainieren optimaler Modelle

    • Hyperparameter Tuning
    • Automatisiertes Machine Learning


    Interpretieren von Modellen

    • Einführung in die Modellinterpretation
    • Nutzen von Explainern


    Überwachen von Modellen

    • Überwachen von Modellen mit Application Insights
    • Überwachen von Datendrift



    Zielgruppe:
    Das Seminar richtet sich an Data Scientists und Personen, die Machine Learning-Modelle in der Cloud entwickeln und bereitstellen wollen. Vorausgesetzt werden ein fundiertes Data Science Verständnis, Kenntnisse der Programmiersprache Python sowie gängiger Python-Bibliotheken: (Numpy, Pandas, Matplotlib) und Frameworks (Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow). Außerdem sind grundlegende Azure-Kenntnisse Voraussetzung.
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