Azure - DP-100T01 - Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure

Nächster Termin:
30.10.2023 - 09:00 - 16:00 Uhr
Kurs endet am:
01.11.2023
Gesamtdauer:
24 Stunden in 3 Tagen
Praktikum:
Nein
Unterrichtssprachen:
  • Deutsch
Veranstaltungsart:
  • Weiterbildung 
Angebotsform:
  • Präsenzveranstaltung 
Durchführungszeit:
  • Tagesveranstaltung
Teilnehmer min.:
1
Teilnehmer max.:
8
Preis:
2.368,10 € - Inklusive Schulungsunterlagen und Pausenversorgung
Förderung:
  • Bildungsscheck Brandenburg für Beschäftigte 
  • Betriebliche Weiterbildung Brandenburg 
Abschlussart:
Zertifikat/Teilnahmebestätigung 
Abschlussprüfung:
Nein
Abschlussbezeichnung:
keine Angaben
Zertifizierungen des Angebots:
  • Nicht zertifiziert
Angebot nur für Frauen:
Nein
Kinderbetreuung:
Nein
Link zum Angebot:
Infoqualität:
Suchportal Standard Plus

Zielgruppen:
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Personen mit erheblicher Verantwortung für die Ausbildung und den Einsatz von Machine Learning.
Fachliche Voraussetzungen:
Vor Teilnahme an disesem Kurs benötigen die Teilnehmer: - vorhandene Zertfizierung als Azure Fundamentals - Verständnis von Data Science, Vorbereitung von Daten, trainingsmodellen und der Evaluation von verschiedenen Modellen um das besten auszuwählen. - Wie mit der Programmiersprache Python programmiert wird und die Python Bibliotheken genutzt werden: pandas, scikit-learn, matplotlib, und seaborn.
Technische Voraussetzungen:
Keine besonderen Anforderungen.
Systematik der Agenturen für Arbeit:
  • C 1435-10-40 Web-, Internetprogrammierung

Inhalte

- Modul 1: Data Science in Azure
- Der Teilnehmer lernt etwas über die Data Science Prozesse und die Rolle des Datenwissenschaftler. Dies wird dann darauf angewendet, die Azure Services, die Data Science Prozesse unterstützen und ergänzen, zu verstehen
- Lektionen:
- - Einführung in den Data Science Prozess
- - Überblick über Azure Data Science Optionen
- - Einführung in Azure-notebooks
-
- Modul 2: Data Science mit Azure Machine Learning service
- Der Teilnehmer lernt, wie man den Azure Machine Learning Service (AML) nutzt, um den datenwissenschaftlichen Prozess von Anfang bis Ende zu automatisieren.
- Lektionen:
- - Einführung von AML Service
- - ML Modelle mit AML Service registrieren und bereitstellen
-
- Modul 3: Machine Learning mit AML service automatisieren
- In diesem Modul lernt der Teilnehmer die Machine Learning pipeline kennen und wie die AML-Dienste AutoML und HyperDrive einige der mühsamen Teile davon automatisieren können.
- Lektionen:
- - Machine Learning Model Selection automatisieren
- - Hyperparameter Tuning mit HyperDrive automatisieren
-
- Modul 4: Machine Learning Models mit dem AML service verwalten und überwachen
- In diesem Modul lernt der Teilnehmer wie Machine Learning Modelle im AML Service automatisch verwaltet und Überwacht werden.
- Lektionen:
- - Machine Learning Models verwalten und überwachen

Alle Angaben ohne Gewähr. Für die Richtigkeit der Angaben sind ausschließlich die Anbieter verantwortlich.

Erstmals erschienen am 10.05.2023, zuletzt aktualisiert am 02.10.2023