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

Die Ausrichtung auf Künstliche Intelligenz rückt in Unternehmen immer weiter in den Mittelpunkt. Um Maschinen und Roboter wirklich intelligent zu machen, erfinden, entwickeln und implementieren Data Scientists selbstlernende Algorithmen. Als Azure Data Scientist wenden Sie wissenschaftliche Methoden und Techniken zur Datenexploration an, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und die Ergebnisse in die Unternehmenslösung zu integrieren.

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.

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

Hinweise

Dieser Kurs bereitet auf die Prüfung DP-100 zur Zertifizierung Microsoft Azure Data Scientist Associate vor. Die Prüfung ist nur in Englischer Sprache verfügbar.

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.

Das Seminar richtet sich an Data Scientists und Personen, die Machine Learning-Modelle in der Cloud entwickeln und bereitstellen wollen.