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Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Webinar - PROKODA GmbH

Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Termin Ort Preis*
17.03.2025- 20.03.2025 online 2.796,50 €
07.04.2025- 10.04.2025 online 2.796,50 €
07.04.2025- 10.04.2025 Dresden 2.796,50 €
22.04.2025- 25.04.2025 online 2.796,50 €
05.05.2025- 08.05.2025 Leipzig 2.796,50 €
05.05.2025- 08.05.2025 online 2.796,50 €
19.05.2025- 22.05.2025 Berlin 2.796,50 €
19.05.2025- 22.05.2025 online 2.796,50 €
02.06.2025- 05.06.2025 online 2.796,50 €
02.06.2025- 05.06.2025 Dresden 2.796,50 €
10.06.2025- 13.06.2025 online 2.796,50 €
07.07.2025- 10.07.2025 online 2.796,50 €
07.07.2025- 10.07.2025 Leipzig 2.796,50 €
21.07.2025- 24.07.2025 online 2.796,50 €
04.08.2025- 07.08.2025 online 2.796,50 €
04.08.2025- 07.08.2025 Dresden 2.796,50 €
18.08.2025- 21.08.2025 Berlin 2.796,50 €
18.08.2025- 21.08.2025 online 2.796,50 €
01.09.2025- 04.09.2025 Leipzig 2.796,50 €
01.09.2025- 04.09.2025 online 2.796,50 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

    Einführung in das Machine Learning unter Azure

    • Einstieg in Azure Machine Learning
    • Azure Machine Learning Tools

    No-Code Machine Learning mit dem Designer

    • Trainieren von Modellen mit dem Designer
    • Veröffentlichen von Modellen mit dem Designer

    Experimente erstellen und Modelle trainieren

    • Einführung in Experimente
    • Trainieren und Registrieren von Modellen

    Arbeiten mit Daten

    • Arbeiten mit Datastores
    • Arbeiten mit Datasets

    ComputeContexts

    • Arbeiten mit Umgebungen
    • Arbeiten mit ComputeTargets

    Erstellen von Operations mit Pipelines

    • Einführung in Pipelines
    • Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines

    Bereitstellen und Nutzen von Modellen

    • Echtzeitvorhersage
    • Batchvorhersage

    Trainieren optimaler Modelle

    • Hyperparameter Tuning
    • Automatisiertes Machine Learning

    Interpretieren von Modellen

    • Einführung in die Modellinterpretation
    • Nutzen von Explainern

    Überwachen von Modellen

    • Überwachen von Modellen mit Application Insights
    • Überwachen von Datendrift
    Zielgruppe:
    Das Seminar richtet sich an Data Scientists und Personen, die Machine Learning-Modelle in der Cloud entwickeln und bereitstellen wollen. Vorausgesetzt werden ein fundiertes Data Science Verständnis, Kenntnisse der Programmiersprache Python sowie gängiger Python-Bibliotheken: (Numpy, Pandas, Matplotlib) und Frameworks (Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow). Außerdem sind grundlegende Azure-Kenntnisse Voraussetzung.
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