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

Следующая дата:
23.05.2024 - 09:00 - 16:00 Uhr
Курс заканчивается:
26.05.2024
Общая продолжительность:
32 Stunden in 4 Tagen
Практика:
Nein
язык обучения:
  • Deutsch
Вид мероприятия:
  • Weiterbildung 
Форма предложения:
  • Präsenzveranstaltung 
Время проведения:
  • Tagesveranstaltung
Участники мин.:
1
Участники макс.:
8
Цена:
2 844,10 € - Inklusive Schulungsunterlagen und Pausenversorgung
Поддержка:
  • Bildungsscheck Brandenburg für Beschäftigte 
  • Betriebliche Weiterbildung Brandenburg 
Вид документа об образовании:
Zertifikat/Teilnahmebestätigung 
Итоговый экзамен:
Nein
Окончательный титул:
keine Angaben
Сертификация курса:
  • Nicht zertifiziert
Курсы только для женщин:
Nein
Присмотр за детьми:
Nein
Ссылка на курс:
Качество информации:
Suchportal Standard Plus

Целевые группы:
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Personen mit erheblicher Verantwortung für die Ausbildung und den Einsatz von Machine Learning.
Профессиональные условия:
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.
Технические условия:
Keine besonderen Anforderungen.
Систематика терминов агентств по трудоустройству Германии:
  • C 1440-15 IT-Service-Management, IT Infrastructure Library (ITIL)

Содержание

- Entwerfen einer Machine Learning-Lösung
- Erkunden des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
- Arbeiten mit Daten in Azure Machine Learning
- Arbeiten mit Compute in Azure Machine Learning
- Automatisieren der ML-Modellauswahl mit Azure Machine Learning
- Verwenden von Notebooks zum Experimentieren in Azure Machine Learning
- Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning
- Optimieren des Modelltrainings mithilfe von Pipelines in Azure Machine Learning
- Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning
- Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning

Все сведения предоставляются без гарантии. За правильность сведений ответственность несут исключительно сами поставщики.

Впервые опубликовано на 26.03.2024, последнее обновление на 23.05.2024