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

2 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

7 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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niveau Intermédiaire

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Azure Synapse Analytics
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Data Management
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Data Science
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Model Evaluation

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Model Deployment

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 2 modules dans ce cours

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.

Voici quelques-uns des avantages importants liés à l'obtention de ces certifications : Reconnaissance de l'industrie : Valide l'expertise dans le domaine de l'Apprentissage automatique Azure. Développement de carrière : Améliore les perspectives d'emploi dans les domaines de l'IA, de la ML et de la science des données basée sur le cloud. Potentiel de gain plus élevé : Ouvre les portes à des rôles bien rémunérés dans les domaines de la science des données et de l'IA.

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

11 vidéos Total 82 minutes

Qu'est-ce que l'espace de travail d'Azure pour l'apprentissage automatique ? 6 minutes
Flux de travail dans les modèles d'apprentissage automatique d'Azure 6 minutes
Composants du modèle d'apprentissage automatique Azure 8 minutes
Catégories d'utilisateurs primaires prises en charge dans l'apprentissage automatique d'Azure 8 minutes
Ressources Azure en tant qu'espaces de travail 6 minutes
Création de l'espace de travail d'Azure Apprentissage automatique 8 minutes
Espace de travail Azure pour l'Apprentissage Automatique - Visite guidée 6 minutes
Découvrez le studio d'apprentissage automatique d'Azure 10 minutes
Identifier les actifs de l'apprentissage automatique 6 minutes
Former des modèles dans l'espace de travail 7 minutes
Ressources de calcul dans Azure Apprentissage automatique 11 minutes

2 lectures Total 60 minutes

Bienvenue au cours 30 minutes
Espace de travail d'Azure pour l'apprentissage automatique : Principes essentiels - Vue d'ensemble 30 minutes

2 devoirs Total 70 minutes

Espace de travail de l'Apprentissage automatique Azure : Essentiels - Devoirs notés 40 minutes
Espace de travail Azure ML : Principes fondamentaux et vue d'ensemble - Exercice pratique 30 minutes

1 sujet de discussion Total 15 minutes

Rencontre et accueil 15 minutes

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

12 vidéos Total 84 minutes

Créer et gérer des instances de calcul 6 minutes
CPU vs GPU 6 minutes
Créer et gérer des grappes de calcul 6 minutes
Création et gestion des calculateurs attachés dans l'espace de travail de l'apprentissage automatique d'Azure 5 minutes
DataStores vs DataAssets dans Azure Apprentissage automatique 6 minutes
Création de magasins de données dans Azure Apprentissage automatique 8 minutes
Création de ressources de données dans Azure Apprentissage automatique Workspace 8 minutes
Identificateur de ressources uniformes (URI) 9 minutes
Comprendre les environnements dans l'apprentissage automatique d'Azure 8 minutes
Attacher et gérer un pool de Spark Synapse dans Azure Apprentissage automatique 6 minutes
Entraîner un modèle dans Azure Apprentissage automatique 10 minutes
Conseils pour l'examen 7 minutes

1 lecture Total 20 minutes

Explorer et configurer l'espace de travail Azure ML - Vue d'ensemble 20 minutes

2 devoirs Total 70 minutes

Explorer et configurer l'espace de travail Azure ML - Travail noté 40 minutes
Azure ML : Compute et Gestion des données - Travaux pratiques 30 minutes

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