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Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit bereits vorhandenen Kenntnissen über Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie ScikitLearn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben wollen.

Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure zur Zertifizierung als Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate besucht werden.

Hinweis:
Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit bereits vorhandenen Kenntnissen über Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie ScikitLearn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben wollen.

Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure zur Zertifizierung als Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate besucht werden.

Hinweis:
Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

Overview

In this course the learner is introduced to the concepts of lifecycle governance of AI models and uses watsonx.governance to implement governance in a real life use case. The learner is exposed to the capabilities of watsonx.governance, such as lineage and metadata generation for AI models, evaluating deployed predictive AI models for drift of appropriate metrics, bias and fairness. watsonx.governance can accelerate responsible, transparent, and explainable AI workflows for all types of AI models. The course guides the learner through a complete business data science project which starts by introducing and manipulating data in watsonx and ends with evaluating and explaining the decisions of the deployed production model.

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit bereits vorhandenen Kenntnissen über Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie ScikitLearn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben wollen.

Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure zur Zertifizierung als Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate besucht werden.

Hinweis:
Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

Sie können grundlegende Schritte mit Python im Bereich Data Science anwenden, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist. Wege, um weitergehende Algorithmen und Methoden in Python zu finden sind bekannt, um das Wissen auch nach dem Seminar weiter ausbauen zu können. Sie haben einen Überblick über verwendete Algorithmen im Machine Learning und können diese voneinander differenzieren und in Python anwenden. Sie arbeiten überwiegend selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Anhand von Datenbeispielen werden die wichtigsten Bibliotheken (pandas, seaborn, scikit-learn) besprochen und in umfangreichen Übungen trainiert. 

Sie können grundlegende Schritte mit Python im Bereich Data Science anwenden, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist. Wege, um weitergehende Algorithmen und Methoden in Python zu finden sind bekannt, um das Wissen auch nach dem Seminar weiter ausbauen zu können. Sie haben einen Überblick über verwendete Algorithmen im Machine Learning und können diese voneinander differenzieren und in Python anwenden. Sie arbeiten überwiegend selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Anhand von Datenbeispielen werden die wichtigsten Bibliotheken (pandas, seaborn, scikit-learn) besprochen und in umfangreichen Übungen trainiert. 

Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten! In diesem intensiven und praxisorientierten Seminar lernen Sie, wie Sie datengetriebene Produkte strategisch entwickeln, erfolgreich skalieren und in Ihrem Unternehmen nachhaltig verankern.

Dieses Seminar bringt Sie auf die nächste Stufe des Data Product Managements: Sie erfahren, wie Sie innovative Produkte auf Basis von Daten kreieren, welche Rolle Machine Learning und KIdabei spielen und wie Sie datengetriebene Geschäftsmodelle erfolgreich umsetzen. Anhand realer Unternehmensbeispiele und interaktiver Übungen erhalten Sie das Handwerkszeug, um datengetriebene Strategien gezielt in Ihrem Unternehmen einzusetzen.

Lernen Sie, wie Sie die Zusammenarbeit zwischen Business-Teams und Data Science optimieren, innovative Datenprodukte monetarisieren und datengetriebene Entscheidungsprozesse etablieren. Dieses Seminar gibt Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um Daten strategisch in Wachstum und Innovation zu verwandeln.

Nach diesem Seminar sind Sie in der Lage:

Datenprodukte strategisch planen, umsetzen und optimieren

Erfolgreich mit Data Scientists & Engineerszusammenarbeiten

Dateninfrastrukturen, Machine Learning & KIim Produktmanagement nutzen

Data Governance, Datenschutz (DSGV...

Overview

In this course, the learner is guided through a realistic scenario of governing the predictive models of a data science project during their lifecycle. The project focuses on creating machine learning models that can be used for mortgage loan approvals, where decisions highly influence both individuals and organizations. The narrative is driven by Anna Parker Sr. Product manager of a financial institution in charge of mortgage approval and Sr Data Scientist, Sara Man that guides the learner who assumes the persona of a Jr. Data Scientist, Leo Meep through the usage of IBM watsonx.governance to detect bias and monitor their deployed machine learning models for drift in their selected metrics.

The course educates the learner in IBM’s fundamental pillars of trustworthy AI such as explainability, fairness, and transparency and guides the learner through hands-on exercises using the graphical user interface, in creating machine learning models, tracking the model lineage, enriching the model with metadata previously known as AI Factsheets, and exploring the fundamental pillars of trustworthy AI using watsonx.governance. The learner deploys and monitors the model for drift using the graphical user interface of Watson OpenScale.

In diesem Seminar lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Datenbankkonzepten in einer Cloudumgebung kennen. Sie erhalten grundlegende Kenntnisse zu Cloud-Datendiensten und Microsoft Azure. Sie lernen grundlegende Datenkonzepte wie relationale, nicht relationale kennen. Big Data und Analysen und deren Implementierung in Microsoft Azure werden gezeigt. Auch die Verarbeitungsoptionen, die zum Erstellen von Datenanalyselösungen in Azure verfügbar sind und das Untersuchen von Azure Synapse Analytics, Azure Databricks und Azure HDInsight gehören zum Inhalt.

Dieses Seminar ist Teil dieser Qualifizierungsplaner:

Data & AI Professional

 

Power Plattform - Developers

 

Data Analyst

 

Developers

In diesem praxisorientierten Seminar lernen die Teilnehmenden, wie sie KI-gestützte Verfahren zur Datenanalyse in ihrem Unternehmen effektiv einsetzen können. Von der Datenvorbereitung über die Auswahl geeigneter KI-Modelle bis hin zur Interpretation der Ergebnisse – das Seminar vermittelt fundiertes Wissen und praktische Fähigkeiten für den produktiven Einsatz von KI in der Datenanalyse.