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Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure

Seminar - PROKODA GmbH

Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure
Termin Ort Preis*
03.02.2025- 06.02.2025 online 2.606,10 €
10.02.2025- 13.02.2025 Stuttgart 2.606,10 €
10.02.2025- 13.02.2025 Garching a.d.Alz 2.606,10 €
14.04.2025- 17.04.2025 Münster 2.606,10 €
14.04.2025- 17.04.2025 Hamburg 2.606,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Entwurf einer Strategie zur Datenaufnahme für Projekte des maschinellen Lernens’.
  • Entwurf einer Lösung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen
  • Entwerfen einer Lösung für die Bereitstellung von Modellen
  • Erkunden Sie die Ressourcen und Assets des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
  • Entwicklertools für die Interaktion im Arbeitsbereich erkunden
  • Daten in Azure Machine Learning verfügbar machen
  • Arbeit mit Berechnungszielen in Azure Machine Learning
  • Arbeit mit Umgebungen in Azure Machine Learning
  • Finden Sie das beste Klassifizierungsmodell mit automatisiertem maschinellem Lernen
  • Modelltraining in Jupyter-Notebooks mit MLflow verfolgen
  • Ausführen eines Trainingsskripts als Befehlsauftrag in Azure Machine Learning
  • Modelltraining mit MLflow in Aufträgen verfolgen
  • Ausführen von Pipelines in Azure Machine Learning
  • Hyperparameter-Abstimmung mit Azure Machine Learning durchführen
  • Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Online-Endpunkt
  • Bereitstellen eines Modells für einen Batch-Endpunkt
Zielgruppe:

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit vorhandenen Kenntnissen in Python und Machine-Learning-Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow, die Machine-Learning-Lösungen in der Cloud aufbauen und betreiben wollen.

Voraussetzungen

Erfolgreiche Azure Data Scientists beginnen ihre Tätigkeit mit grundlegenden Kenntnissen über Cloud Computing-Konzepte und Erfahrung mit allgemeinen Data Science- und Machine Learning-Tools und -Techniken.

Konkret:

  • Erstellen von Cloud-Ressourcen in Microsoft Azure.
  • Verwendung von Python zur Erforschung und Visualisierung von Daten.
  • Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen mit gängigen Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow.
  • Arbeiten mit ContainernUm diese Grundkenntnisse zu erwerben, sollten Sie vor der Teilnahme am Kurs die folgende kostenlose Online-Schulung absolvieren:
  • Erkunden Sie die Microsoft Cloud-Konzepte.
  • Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen.
  • Verwalten von Containern in AzureWenn Sie völlig neu im Bereich Data Science und maschinelles Lernen sind, sollten Sie zunächst die Microsoft Azure AI Fundamentals absolvieren.
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