Beschreibung
Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung in Azure
Dieses Seminar ist in Anlehnung an DP-100 entstanden und vermittelt das notwendige Wissen darüber, wie Sie Azure-Dienste zur Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von automatisierten Lernlösungen nutzen können. Der Kurs beginnt mit einem Überblick über Azure-Dienste, die die Datenverarbeitung unterstützen. Dort wird der Fokus auf die Nutzung von Azures führendem Data Science Service, das Azure Machine Learning Service gelegt, um die Data Science Pipeline zu automatisieren. Dieser Kurs konzentriert sich auf Azure und nicht auf die Datenverarbeitung.Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 10 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- 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
Zielgruppe / Voraussetzungen
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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