Le cours Exam Prep DP-100 : Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate cours est conçu pour les professionnels visant à appliquer la science des données et l'apprentissage automatique aux charges de travail Azure. Ce cours dote les apprenants des compétences nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser les solutions d'apprentissage automatique à l'aide d'Azure Apprentissage automatique, MLflow et des services Azure IA. Les participants acquerront une expérience pratique de l'ingestion de données, de la préparation, de l'entraînement de modèles, du déploiement et de la surveillance. Grâce à des démonstrations pratiques et des scénarios du monde réel, le cours garantit que les apprenants sont prêts à construire des solutions IA évolutives dans Azure. La spécialisation est divisée en quatre cours clés, couvrant les exigences du domaine pour le DP-100 : Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure exam : Le détail des cours est fourni ci-dessous Cours 1 : Azure ML : Designing and Preparing Apprentissage automatique Solutions Cours 2 : Azure ML : Explore & Configure the Apprentissage automatique Workspace Cours 3 : Azure ML : Deploying, Managing, and Experimenting with Models Cours 4:Azure IA & ML : Optimize Language Models for IA Applications Ces cours sont en outre divisés en Modules, Leçons et Éléments vidéo. Tous les cours disposent d'un ensemble de devoirs pratiques et notés qui testent la capacité du candidat à comprendre les concepts et à saisir les sujets abordés dans les cours.Ce cours vise à obtenir la certification Microsoft Certified : Azure Data Scientist Associate Certification.
Azure ML : Explorer et configurer l'espace de travail de l'Apprentissage automatique
Ce cours fait partie de Spécialisation Préparation à l'examen DP-100 : Microsoft Azure Data Scientist Associate (Associé en science des données Azure)
Instructeur : Whizlabs Instructor
Inclus avec
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Azure Synapse Analytics
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Machines virtuelles
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Gestion des données
Détails à connaître
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4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
Ce module fournit une base complète en science des données et apprentissage automatique, équipant les apprenants avec les connaissances essentielles requises pour la certification DP-100. Les participants exploreront des concepts clés tels que les processus de science des données, les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et la modélisation statistique, garantissant une solide maîtrise des principes de base. Le module couvre les différents types d'apprentissage automatique, les terminologies communes et les aspects des données pertinents pour le développement de modèles. Les apprenants auront également un aperçu des meilleures pratiques pour sélectionner et gérer les solutions d'apprentissage automatique, y compris les techniques de prétraitement et les méthodologies d'évaluation. À la fin de ce module, les participants développeront une compréhension structurée des flux de travail de la science des données, ce qui leur permettra d'appliquer efficacement ces compétences dans des scénarios du monde réel et la préparation à la certification
Inclus
11 vidéos2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Ce module fournit une compréhension complète de la gestion du compute et des données au sein d'Azure Apprentissage automatique, dotant les apprenants des compétences nécessaires pour configurer et optimiser efficacement les workflows ML. Les participants exploreront des concepts clés tels que la création et la gestion des instances de calcul, des clusters et des calculs attachés au sein de l'espace de travail Azure ML. Le module couvre la sélection CPU vs. GPU pour différentes charges de travail, la gestion des datastores et des actifs de données, et l'exploitation des identifiants de ressources uniformes (URI) pour l'identification des ressources. Les apprenants acquerront une expertise dans la configuration des environnements, l'intégration des pools Spark Synapse et l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique avec Azure ML. De plus, le module comprend des conseils précieux pour l'examen afin de s'assurer que les apprenants sont bien préparés pour la certification. À la fin de ce module, les participants seront dotés de connaissances pratiques pour gérer efficacement les ressources de calcul et de données au sein d'Azure ML pour des solutions d'IA évolutives
Inclus
12 vidéos1 lecture2 devoirs
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