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Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

5,0 1 Bewertung 
Wissensgarantie:
12 Monate
Hersteller-ID:
DP-100T01
Examen-ID:
DP-100
Trainings-ID:
DP-100T01

Inhalt des Trainings

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenaufnahme und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen in Microsoft Azure zu verwalten.
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler*innen mit bereits vorhandenen Kenntnissen über Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie ScikitLearn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben wollen.

Zielgruppen

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler*innen und Personen, die für das Training und den Einsatz von maschinellen Lernmodellen maßgeblich verantwortlich sind.

Vorkenntnisse

Erfolgreiche Azure Data Scientists haben zu Beginn ihrer Tätigkeit bereits fundierte Kenntnisse zu Cloud Computing-Konzepten und Erfahrung mit allgemeinen Tools und Techniken in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen. 

Dies gilt insbesondere in folgenden Fällen:
  • Erstellen von Cloudressourcen in Microsoft Azure
  • Verwenden von Python zum Untersuchen und Visualisieren von Daten
  • Trainieren und Überprüfen von Machine Learning-Modellen mit gängigen Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow
  • Arbeiten mit Containern Um diese erforderlichen Qualifikationen zu erwerben, sollten Sie vor der Teilnahme an diesem Kurs das folgende kostenlose Onlinetraining absolvieren:
  • Microsoft-Cloudkonzepte
  • Erstellen von Machine Learning-Modellen
  • Verwalten von Containern in Azure

Wenn Sie keine Erfahrung in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen haben, absolvieren Sie zuerst Microsoft Azure AI Fundamentals.

Detail-Inhalte

Einführung in das Azure Machine Learning Service-SDK
  • Azure Machine Learning-Arbeitsbereiche
  • Übung: Erstellen eines Arbeitsbereichs
  • Tools und Benutzeroberflächen von Azure Machine Learning
  • Azure Machine Learning-Experimente

Verwenden des automatisierten maschinellen Lernens in Azure Machine Learning
  • Was ist Machine Learning?
  • Was ist Azure Machine Learning Studio?
  • Was ist Azure automatisiertes maschinelles Lernen?
  • Verstehen des AutoML-Prozesses
Erstellen eines Klassifizierungsmodells mit dem Azure Machine Learning-Designer
  • Identifizieren von Klassifizierungsszenarien für maschinelles Lernen
  • Was ist Azure Machine Learning?
  • Was ist der Azure Machine Learning-Designer?
  • Grundlegendes zu Schritten zur Klassifizierung
Trainieren eines Machine Learning-Modells mit Azure Machine Learning
  • Ausführen eines Trainingsskripts
  • Verwenden von Skriptparametern
  • Modell wird registriert
Arbeiten mit Daten in Azure Machine Learning
  • Einführung in Datenspeicher
  • Verwenden von Datenspeichern
  • Einführung in Datasets
  • Verwenden von Datasets
Arbeiten mit Compute in Azure Machine Learning
  • Einführung in Umgebungen
  • Einführung in Computeziele
  • Erstellen von Computezielen
  • Verwenden von Computezielen
Orchestrieren von maschinellem Lernen mit Pipelines
  • Einführung in Pipelines
  • Übergeben von Daten zwischen Pipelineschritten
  • Wiederverwenden von Pipelineschritten
  • Veröffentlichen von Pipelines
  • Verwenden von Pipelineparametern
  • Planen von Pipelines
Bereitstellen von Machine Learning-Echtzeitdiensten mit Azure Machine Learning
  • Bereitstellen eines Modells als Echtzeitdienst
  • Nutzen eines Echtzeitrückschlussdiensts
  • Problembehandlung bei der Dienstbereitstellung
Bereitstellen von Batchrückschlusspipelines mit Azure Machine Learning
  • Erstellen einer Batchrückschlusspipeline
  • Veröffentlichen einer Batchrückschlusspipeline
Optimieren von Hyperparametern mit Azure Machine Learning
  • Definieren eines Suchraums
  • Konfigurieren des Samplings
  • Konfigurieren der vorzeitigen Beendigung
  • Ausführen eines Experiments zur Hyperparameteroptimierung
Automatisieren der ML-Modellauswahl mit Azure Machine Learning
  • Aufgaben und Algorithmen bei automatisiertem maschinellem Lernen
  • Vorverarbeitung und Featurebereitstellung
  • Experimente für automatisiertes maschinelles Lernen ausführen
Einführung in Differential Privacy
  • Grundlegendes zu Differential Privacy
  • Konfigurieren der Datenschutzparameter
Erklären von Machine Learning-Modellen mit Azure Machine Learning
  • Featurepriorität
  • Verwenden von Erklärern
  • Erstellen von Erklärungen
  • Visualisieren von Erklärungen
Erkennen und Verringern von Unfairness in Modellen mit Azure Machine Learning
  • Modellfairness
  • Analysieren der Modellfairness mit Fairlearn
  • Verringern von Unfairness mit Fairlearn
Datendriftüberwachung mit Azure Machine Learning
  • Erstellen einer Datendriftüberwachung
  • Planen von Warnungen
Überwachen von Modellen mit Azure Machine Learning
  • Aktivieren von Application Insights
  • Erfassen und Anzeigen von Telemetriedaten

Empfohlene Kenntnisse

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  • 04.11.2022

    Das Seminar hat einen sehr guten Überblick zu den vorhandenen Möglichkeiten in Azure gegeben. Der Vortragende ist super informiert und hat Fragen sehr gut und verständlich beantwortet/erklärt.

    — Melanie Z.

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