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Administering Information Protection and Compliance in Microsoft 365 (SC-400T00)

Overview

In this course, the learner is guided through a realistic data science project. The project focuses on extracting business insights from large amounts of unstructured voice data, by using IBM Watson APIs. Starting from voice recorded customer reviews, the data are transcribed by using Watson Speech to Text and then are analyzed for emotion and keywords by using Watson Discovery. The structured results are stored in a tabular form and used to extract business insights in Watson Studio.

 

The course focuses on hands-on coding exercises that provide an opportunity to work with Watson Studio, Watson Discovery, and Watson Speech to Text. The exercises guide the learner on importing data and manipulating in a Watson Studio project, activate instances of installed services, and authenticate API connections by using Jupyter Notebooks. The exercises also introduce how to configure Watson Speech to Text and create custom language models, work with Watson Discovery, and introduce enrichments. Also, every exercise demonstrates suitable data manipulation that results in saved structured data.

 

The three hands-on exercises are included in this course, each focusing on a Jupyter Notebook and correspond to the three modules of the course. The necessary data, notebooks, and services are all available in the corresponding lab environment.

Overview

In this course, the learner is guided through a realistic data science project. The project focuses on extracting business insights from large amounts of unstructured voice data, by using IBM Watson APIs. Starting from voice recorded customer reviews, the data are transcribed by using Watson Speech to Text and then are analyzed for emotion and keywords by using Watson Discovery. The structured results are stored in a tabular form and used to extract business insights in Watson Studio.

 

The course focuses on hands-on coding exercises that provide an opportunity to work with Watson Studio, Watson Discovery, and Watson Speech to Text. The exercises guide the learner on importing data and manipulating in a Watson Studio project, activate instances of installed services, and authenticate API connections by using Jupyter Notebooks. The exercises also introduce how to configure Watson Speech to Text and create custom language models, work with Watson Discovery, and introduce enrichments. Also, every exercise demonstrates suitable data manipulation that results in saved structured data.

 

The three hands-on exercises are included in this course, each focusing on a Jupyter Notebook and correspond to the three modules of the course. The necessary data, notebooks, and services are all available in the corresponding lab environment.

Die Digitalisierung stellt viele Unternehmen vor neue Herausforderungen. Eine lautet: Wie können aus immer größer werdenden Datenmengen unterschiedlicher Datenquellen nachhaltige Gewinne erzielt werden? Data Scientists sind rar. Machen Sie sich und Ihre Mitarbeiter:innen fit, Daten zu verarbeiten und zu lesen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. In diesem praxisorientierten Training durchlaufen Sie die einzelnen Schritte, die für eine Datenanalyse notwendig sind. Mit KNIME, einer der führenden Open Source Plattformen für Data Science und Maschinelles Lernen setzen Sie die einzelnen Schritte um und erwerben eine solide Grundlage geschäftsrelevanter Datenkompetenzen.

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die ...

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die ...

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit bereits vorhandenen Kenntnissen über Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie ScikitLearn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben wollen.

Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure zur Zertifizierung als Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate besucht werden.

Hinweis:
Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit bereits vorhandenen Kenntnissen über Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie ScikitLearn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben wollen.

Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure zur Zertifizierung als Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate besucht werden.

Hinweis:
Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit bereits vorhandenen Kenntnissen über Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie ScikitLearn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben wollen.

Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure zur Zertifizierung als Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate besucht werden.

Hinweis:
Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

In dieser 1-tägigen Schulung "Practical Data Science with Amazon SageMaker" lernen Sie, wie Sie einen echten Anwendungsfall mit Machine Learning (ML) lösen und verwertbare Ergebnisse mit Amazon SageMaker erstellen. Der Kurs führt Sie durch die Phasen eines typischen Data-Science-Prozesses für Machine Learning von der Analyse und Visualisierung eines Datensatzes über die Datenaufbereitung bis hin zum Feature Engineering. Die Teilnehmer lernen auch praktische Aspekte der Modellerstellung, des Trainings, der Abstimmung und der Bereitstellung mit Amazon SageMaker. Zu den realen Anwendungsfällen gehört die Analyse der Kundenbindung, um Kundenbindungsprogramme zu entwickeln.