Microsoft Azure Data Scientist Associate DP-100

Zielgruppen:

Arbeitssuchende, Personen mit IT-Erfahrung bzw. IT-Ausbildung, förderfähige Arbeitnehmer/in im Programm Qualifizierungschancengesetz und in Verbindung mit Kurzarbeit und/oder Transfergesellschaften.

Fachliche Voraussetzungen:

IT - Berufserfahrung oder Praktikum oder technische IT - Ausbildung.

Technische Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Systematik der Agenturen für Arbeit:

• C 1430-10-15 Microsoft-Systeme - Administration und Zertifizierungen

Inhalte

DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure plus DP-100 Prüfungsvorbereitung und Exam
Über diesen Kurs
Verschaffen Sie sich das erforderliche Wissen über die Verwendung von Azure-Diensten zum Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Lösungen. Der Kurs beginnt mit einer Übersicht über Azure-Dienste, die Data Science unterstützen. Von dort aus konzentriert sie sich auf die Verwendung des führenden Data Science-Dienstes von Azure, Azure Machine Learning-Dienst, um die Data Science-Pipeline zu automatisieren.
Kursinhalt
Modul 1: Doing Data Science in Azure.
Sie informieren sich über den Data Science-Prozess und die Rolle des Datenwissenschaftlers. Damit verstehen Sie, wie Azure-Dienste den Data Science-Prozess unterstützen und erweitern können.
Content:
Einführung des Data Science-Prozesses
Überblick über Azure Data Science-Optionen
Einführung von Azure-Notebooks

Modul 2: Data Science mit Azure Machine Learning-Service.
Der Kursteilnehmer lernt, wie sie den Azure Machine Learning-Service verwenden, um den Data Science-Prozess End to End zu automatisieren.
Content:
Einführung des Azure Machine Learning (AML)-Dienstes
Registrieren und Bereitstellen von ML-Modellen mit AML- Dienstes

Modul 3: Automatisieren von Machine Learning mit Azure Machine Learning- Dienstes.
In dieser Unterrichtseinheit erfährt der Kursteilnehmer mehr über die Machine Learning-Pipeline und darüber, wie AutoML und HyperDrive des Azure Machine Learning- Dienstes einige Teile davon automatisieren können.
Content:
Automatisieren der Auswahl des Machine Learning-Modells
Automatisieren der Hyperparameter-Optimierung mit HyperDrive

Modul 4: Verwalten und Überwachen von Machine Learning-Modellen mit dem Azure Machine Learning- Dienstes.
In dieser Unterrichtseinheit erfahren die Kursteilnehmer, wie Machine Learning-Modelle im Azure Machine Learning- Dienstes automatisch verwaltet und überwacht werden.
Content:
Verwalten und Überwachen von Machine Learning-Modellen

Die Schulung endet mit der Prüfung: DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure.
Diese Prüfung bewertet Ihre Fähigkeit, die folgenden technischen Aufgaben zu erfüllen:
Definieren und Vorbereiten der Entwicklungsumgebung; *Daten für die Modellierung vorbereiten;
Feature Engineering durchführen,
Modelle entwickeln

New Horizons ist eine durch Pearson VUE akkreditierte Trainingsorganisation und damit berechtigt, Prüfungen abzunehmen.
Vor Seminarbeginn finden ein Beratungsgespräch und ggf. ein Einstufungstest statt.

Dauer: 5 Tage