курс DP-100T01 Розробка та реалізація рішення Data Science в Azure. Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Разработка и реализация решения в Data Science в Azure.
курс DP-100T01 Розробка та реалізація рішення Data Science в Azure. Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Разработка и реализация решения в Data Science в Azure.
Описание Курса:
Курс DP-100T01. Разработка и реализация решения в Data Science в Azure рассматривает использование решений для машинного обучения в облачном масштабе с помощью Azure Machine Learning. Курс обучает использованию имеющихся знаний Python и машинного обучения для управления получением и подготовкой данных, для обучения и развертывания моделей, и мониторинга решений для машинного обучения в Microsoft Azure.
Аудитория:
специалисты по обработке данных, которые обладают знаниями в области Python и систем машинного обучения, таких как Scikit-Learn, PyTorch и Tensorflow, которые хотят создавать и оперировать решениями для машинного обучения в облаке
Предварительная подготовка:
- опыт работы в Microsoft Azure;
- опыт написания кода Python для работы с данными, используя такие библиотеки, как Numpy, Pandas и Matplotlib;
- понимание процесса подготовки данных и обучение моделей машинного обучения с использованием общих библиотек машинного обучения, таких как Scikit-Learn, PyTorch или Tensorflow.
Приобретаемые навыки:
После успешного окончания курса участники смогут:
- использовать язык программирования Python для машинного обучения в Microsoft Azure;
- управлять получением и подготовкой данных, обучением и развертыванием моделей, а также мониторингом решений машинного обучения в облаке;
- получить опыт работы с Scikit-Learn, PyTorch и Tensorflow.
Содержание курса:
Вступление в Azure Machine Learning
- Начало работы с Azure Machine Learning
- Инструменты Azure Machine Learning
- Тренировочные модели с использованием дизайна
- Публикационной модели с использованием дизайнера
- Вступление к экспериментам
- Тренировочные и регистрационные модели
- Работа с хранилищами данных
- Работа с наборами данных
- Работа со средой
- Работа с вычислительными целями
- Вступление в конвейеры
- Публикация и эксплуатация конвейеров
- Логический вывод в реальном времени
- Пакетный логический вывод
- Настройка гиперпараметра
- Автоматизированное машинное обучение
- Вступление в интерпретации модели
- Использование пояснювачив модели
- Мониторинг моделей с использованием приложений
- Мониторинг смещение данных
Материалы и сертификаты:
Microsoft
Akcent Pro Group
