Azure - DP-100T01 - Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure 
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In dem Seminar "DP-100T01 - Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure" erlangen Sie die wichtigsten Kenntnisse für die Entwicklung von "Machine Learning Lösungen" durch die Verwendung von Azure Services.
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Erhalten Sie wichtige Kenntnisse über die Verwendung von Azure Services um Machine Learning Lösungen zu entwickeln, trainieren und bereitzustellen.
Der Kurs beginnt mit einem Überblick über Azure Dienste die Data Science unterstützen. Von hier an konzentriert er sich auf Azure‘s ersten Data Science Service, Azure-machine-learning-service, um Data Science Pipelines zu automatisieren.Der Kurs konzentriert sich auf Azure und lehrt nicht, wie Data Science erledigt wird. Es wird davon ausgegangen, dass die Teilnehmer das wissen.
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Personen mit erheblicher Verantwortung für die Ausbildung und den Einsatz von Machine Learning.
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. -
- Modul 1: Data Science in Azure
- Der Teilnehmer lernt etwas über die Data Science Prozesse und die Rolle des Datenwissenschaftler. Dies wird dann darauf angewendet, die Azure Services, die Data Science Prozesse unterstützen und ergänzen, zu verstehen
- Lektionen:
- Einführung in den Data Science Prozess
- Überblick über Azure Data Science Optionen
- Einführung in Azure-notebooks
- Modul 2: Data Science mit Azure Machine Learning service
- Der Teilnehmer lernt, wie man den Azure Machine Learning Service (AML) nutzt, um den datenwissenschaftlichen Prozess von Anfang bis Ende zu automatisieren.
- Lektionen:
- Einführung von AML Service
- ML Modelle mit AML Service registrieren und bereitstellen
- Modul 3: Machine Learning mit AML service automatisieren
- In diesem Modul lernt der Teilnehmer die Machine Learning pipeline kennen und wie die AML-Dienste AutoML und HyperDrive einige der mühsamen Teile davon automatisieren können.
- Lektionen:
- Machine Learning Model Selection automatisieren
- Hyperparameter Tuning mit HyperDrive automatisieren
- Modul 4: Machine Learning Models mit dem AML service verwalten und überwachen
- In diesem Modul lernt der Teilnehmer wie Machine Learning Modelle im AML Service automatisch verwaltet und Überwacht werden.
- Lektionen:
- Machine Learning Models verwalten und überwachen
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Vor Teilnahme an disesem Kurs benötigen die Teilnehmer:
- vorhandene Zertfizierung als Azure Fundamentals
- Verständnis von Data Science, Vorbereitung von Daten, trainingsmodellen und der Evaluation von verschiedenen Modellen um das besten auszuwählen.
- Wie mit der Programmiersprache Python programmiert wird und die Python Bibliotheken genutzt werden: pandas, scikit-learn, matplotlib, und seaborn.
- Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
Anmeldung
Preise
Die Teilnahmegebühr beträgt
ab 1.990,00 €
(2.368,10 € inkl. 19% MwSt.)
Durchführung ab 1 Teilnehmenden (mehr lesen ...)
Im Preis enthalten sind Seminarunterlagen, Pausenverpflegung, Getränke und PC-COLLEGE - Zertifikat.
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Azure - AZ-104T00 - Microsoft Azure Administrator
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Das Seminar war thematisch sehr umfangreich. Das Seminar hat einen guten Einblick gewährt.
S.K. - 02.06.2023
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Sehr kompetenter Dozent. Geht flexibel auf Fragen und Anforderungen ein. Sehr sympathisch.
U.K. - 21.10.2022
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netter Dozent und sehr Kompetent
C.R. - 06.10.2021
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Nachbetreuung
Auch nach dem Seminar sind wir für Sie da. Vier Wochen nach jedem Training stehen wir Ihnen kostenfrei für programmspezifische Fragen zur Verfügung.
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