
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01)
Kursüberblick
Erhalten Sie wichtige Kenntnisse über die Verwendung von Azure Services um Machine Learning Lösungen zu entwickeln, trainieren und bereitzustellen. Der Kurs beginnt mit einem Überblcik 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 die Teilnehmer nicht, wie Data Science erledigt wird. Es wird davon ausgegangen, dass die Studenten das wissen.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Personen mit erheblicher Verantwortung für die Ausbildung und den Einsatz von Machine Learning.
Zertifizierungen
Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:
Voraussetzungen
Erfolgreiche Azure Data Scientists beginnen diese Rolle mit einem grundlegenden Wissen über Cloud-Computing-Konzepte und Erfahrung in allgemeinen Datenwissenschaften- und maschinellen Lernwerkzeugen und -techniken.
Insbesondere:
- Erstellen von Cloud-Ressourcen in Microsoft Azure.
- Verwenden von Python zum Erkunden und Visualisieren von Daten.
- Schulung und Validierung von Modellen für maschinelles Lernen unter Verwendung gängiger Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow.
- Arbeiten mit Containern
Um diese erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben, absolvieren Sie die folgende kostenlose Online-Schulung, bevor Sie an dem Kurs teilnehmen:
- Microsoft Cloud-Konzepte erkunden.
- Modelle für maschinelles Lernen erstellen.
- Verwalten von Containern in Azure
Wenn Sie mit Datenwissenschaft und maschinellem Lernen noch nicht vertraut sind, schließen Sie bitte zuerst Microsoft Azure AI-Fundamentals ab.
Kursinhalt
- Erste Schritte mit Azure Machine Learning
- Visuelle Tools für maschinelles Lernen
- Durchführung von Experimenten und Trainingsmodellen
- Arbeiten mit Daten
- Arbeiten mit Compute
- Orchestrieren von Operationen mit Pipelines
- Bereitstellen und Verwenden von Modellen
- Ausbildung optimaler Modelle
- Verantwortungsbewusstes maschinelles Lernen
- Überwachungsmodelle
Classroom Training
Dauer 3 Tage
Preis (exkl. MwSt.)
- Österreich: 1.890,– €
- Deutschland: 1.890,– €
- Schweiz: CHF 2.460,–
- Nespresso Kaffee, Tee, Säfte und Mineral
- Kuchen, frisches Obst und Snacks
- Mittagessen in einem der direkt erreichbaren Partnerrestaurants
Gilt nur bei Durchführung durch iTLS. Termine, die von unseren Partnern durchgeführt werden, beinhalten ggf. ein abweichendes Verpflegungsangebot.
Kurstermine
Deutsch
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ) ±1 Stunde
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Englisch
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ) ±1 Stunde
Zeitzone: British Summer Time (BST)
Zeitzone: British Summer Time (BST)
Zeitzone: Greenwich Mean Time (GMT)
2 Stunden Differenz
Zeitzone: Gulf Standard Time (GST)
3 Stunden Differenz
Zeitzone: Gulf Standard Time (GST)
6 Stunden Differenz
7 Stunden Differenz
8 Stunden Differenz
9 Stunden Differenz
Französisch
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ) ±1 Stunde
Polnisch
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ) ±1 Stunde
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Spanisch
4 Stunden Differenz
5 Stunden Differenz
6 Stunden Differenz
7 Stunden Differenz
8 Stunden Differenz
Italienisch
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ) ±1 Stunde
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Russisch
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ) ±1 Stunde
Zeitzone: Osteuropäische Sommerzeit (OESZ)
Europa
Deutschland
Schweiz
Polen
Grossbritannien
Italien
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)