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

Seminar - Cegos Integrata GmbH

In diesem Seminar lernen die Teilnehmer das notwendige Wissen darüber, wie Sie Azure-Dienste zur Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von automatisierten Lernlösungen nutzen können. Das Seminar beginnt mit einem Überblick über Azure-Dienste, die die Datenverarbeitung unterstützen. Dort wird der Fokus auf die Nutzung des führendem Data Science Service, dem Azure Machine Learning Service gelegt.

Termin Ort Preis*
08.07.2024- 11.07.2024 online 2.606,10 €
14.10.2024- 17.10.2024 online 2.606,10 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einstieg mit Azure Machine Learning

  • Einführung in Azure Machine Learning
  • Mit Azure Machine Learning arbeiten

Visual Tools für Machine Learning

  • Automatisiertes Machine Learning
  • Azure-Machine Learning-Designer

Durchführen von Experimenten und Models trainieren

  • Einführung in Experimente
  • Trainieren und Registrieren von Models

Arbeiten mit Daten

  • Arbeiten mit Datenspeichern
  • Arbeiten mit Datasets

Arbeiten mit Compute

  • Arbeiten mit Umgebungen
  • Arbeiten mit Compute Targets

Orchestrierung von Vorgängen mit Pipelines

  • Einführung in Pipelines
  • Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines

Bereitstellen und Nutzung von Models

  • Inferencing in Echtzeit
  • Batch-Inferencing
  • Continuous Integration und Delivery

Training optimaler Modelle

  • Abstimmung von Hyperparametern
  • Automatisiertes Machine Learning

Verantwortungsvolles Machine Learning

  • Differenzieller Datenschutz
  • Model-Interpretierbarkeit
  • Fairness

Monitoring Models

  • Models mit Application Insights überwachen
  • Überwachen von Datendrift
Dauer/zeitlicher Ablauf:
4 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
Grundlegende Erfahrung mit Datenverarbeitung
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Vortrag, Übungen, Praktikum
Zielgruppe:
IT-Systemadministratoren, IT-Professionals, Datenspezialisten
Seminarkennung:
60710
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