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Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure (DP-100T01)

Seminar - PROKODA GmbH

Termin	Ort	Preis^*
05.08.2024- 08.08.2024	Berlin	2.606,10 €	jetzt buchen

^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

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

Teilnahmevoraussetzungen:

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.\n\nKonkret:\n\n\n- Erstellen von Cloud-Ressourcen in Microsoft Azure.\n- Verwendung von Python zur Erforschung und Visualisierung von Daten.\n- Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen mit gängigen Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow.\n- Arbeiten mit ContainernUm diese Grundkenntnisse zu erwerben, sollten Sie vor der Teilnahme am Kurs die folgende kostenlose Online-Schulung absolvieren:\n- Erkunden Sie die Microsoft Cloud-Konzepte.\n- Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen.\n- 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.

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.

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