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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*
15.06.2026- 18.06.2026 München 2.796,50 €
15.06.2026- 18.06.2026 online 2.796,50 €
29.06.2026- 02.07.2026 online 2.796,50 €
29.06.2026- 02.07.2026 Hamburg 2.796,50 €
03.08.2026- 06.08.2026 online 2.796,50 €
21.09.2026- 24.09.2026 online 2.796,50 €
21.09.2026- 24.09.2026 München 2.796,50 €

Alle Termine anzeigen

*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
Teilnahmevoraussetzungen:
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.
Zielgruppe:
Das Seminar DP-100 richtet sich an Data Scientists und Personen, die Machine Learning-Modelle in der Cloud entwickeln und bereitstellen wollen.
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