MOC DP-100
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

da
1020.00 €
3 giorni
Quali sono gli orari dei corsi?
I corsi in aula fisica e virtuale si svolgono dalle 9:00 alle 17:00. Nei corsi di durata pari a 5 gg. l’ultimo giorno (venerdì) si termina alle 13:00. L’intervallo per il pranzo è previsto dalle 13.00 alle 14.00. I corsi E-learning non sono soggetti ad orario

Il Data Scientist è il ruolo principale nel processo di sviluppo dei machine learning model. Mentre il Data Engineer prepara i dati che devono essere utilizzati dai modelli, il Data Scientist determina quali sono i dati necessari, definisce le caratteristiche del modello, determina quale modello utilizzare. Spesso il Data Scientist ha bisogno di valutare più modelli per individuare quale tra di essi è più performante.

In questo corso (DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure) si impara a gestire soluzioni di machine learning utilizzando Azure Machine Learning e si impara a sfruttare le vostre attuali conoscenze di Python e machine learning per gestire l’ingestione e la preparazione dei dati, la formazione e la distribuzione dei modelli e il monitoraggio delle soluzioni di machine learning in Microsoft Azure.

Durata: 3 giorni

Contenuti del corso

Module 1: Introduction to Azure Machine Learning

  • Getting Started with Azure Machine Learning
  • Azure Machine Learning Tools

Module 2: No-Code Machine Learning with Designer

  • Training Models with Designer
  • Publishing Models with Designer

Module 3: Running Experiments and Training Models

  • Introduction to Experiments
  • Training and Registering Models

Module 4: Working with Data

  • Working with Datastores
  • Working with Datasets

Module 5: Compute Contexts

  • Working with Environments
  • Working with Compute Targets

Module 6: Orchestrating Operations with Pipelines

  • Introduction to Pipelines
  • Publishing and Running Pipelines

Module 7: Deploying and Consuming Models

  • Real-time Inferencing
  • Batch Inferencing

Module 8: Training Optimal Models

  • Hyperparameter Tuning
  • Automated Machine Learning

Module 9: Interpreting Models

  • Introduction to Model Interpretation
  • using Model Explainers

Module 10: Monitoring Models

  • Monitoring Models with Application Insights
  • Monitoring Data Drift

Partecipanti

Questo corso è stato progettato per gli esperti di dati con conoscenze esistenti di Python e di framework di machine learning come Scikit-Learn, PyTorch e Tensorflow, che vogliono costruire e far funzionare soluzioni di machine learning nel cloud.

Prerequisiti

Per frequentare con profitto questo corso è necessario possedere i seguenti prerequisiti:

  • Conoscenza basilare di Azure che si può ottenere frequentando il corso AZ-900 – Azure Fundamentals
  • Esperienza di scrittura di codice Python per lavorare con i dati, utilizzando librerie come Numpy, Pandas e Matplotlib
  • Comprensione della scienza dei dati; incluso come preparare i dati e formare modelli di machine learning usando le comuni librerie di machine learning come Scikit-Learn, PyTorch o Tensorflow.

Materiali e Bonus

Il Corso include:

  • Manuale ufficiale Microsoft Learning (in lingua inglese) accessibile online, di durata illimitata.
  • Ambiente di Laboratorio con macchine virtuali accessibili online per 180 giorni dalla data del corso.
  • Coffee Break mattina/pomeriggio con caffè, acqua minerale, bevande calde e fredde, snacks, per chi frequenta in aula.
Cancella
preloader