- Prochain date:
- Termin auf Anfrage
- Durée totale:
- 108 Stunden in 12 Tagen
- Stage:
- Nein
- Langues d'enseignement:
- Deutsch
- Englisch
- Type de formation:
- Weiterbildung
- Forme de cours:
- Angebote für Unternehmen Jetzt Anfragen
- Virtuelles Klassenzimmer
- Temps d'exécution:
- Tagesveranstaltung
- Participants min.:
- 1
- Participants max.:
- 15
- Prix:
- keine Angaben
- Opportunité de financement:
- Bildungsgutschein
- Qualifizierungschancengesetz
- Type de diplôme:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- Examen final:
- Ja
- Désignation de diplôme:
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
- Certifications du cours:
- SGB III-Maßnahmezulassung
- Numéro de certification du cours:
- 955-362-2024
- Cours pour femmes uniquement:
- Nein
- Garde d’enfants:
- Nein
- Lien vers l’offre:
- Zum Angebot auf der Anbieter-Webseite
- Qualité de l’information:
- Suchportal Standard Plus
- Groupes cibles:
- Arbeitssuchende, Personen mit IT-Erfahrung bzw. IT-Ausbildung, förderfähige Arbeitnehmer/in im Programm Qualifizierungschancengesetz und in Verbindung mit Kurzarbeit und/oder Transfergesellschaften.
- Connaissances spécialisées:
- IT - Berufserfahrung oder Praktikum oder technische IT - Ausbildung.
- Connaissances techniques:
- Keine besonderen Anforderungen.
- Classification de l’Agence pour l’emploi:
- C 1430-10-15 Microsoft-Systeme - Administration und Zertifizierungen
Contenus
DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure plus DP-100 Prüfungsvorbereitung und Exam
Über diesen Kurs
Verschaffen Sie sich das erforderliche Wissen über die Verwendung von Azure-Diensten zum Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Lösungen. Der Kurs beginnt mit einer Übersicht über Azure-Dienste, die Data Science unterstützen. Von dort aus konzentriert sie sich auf die Verwendung des führenden Data Science-Dienstes von Azure, Azure Machine Learning-Dienst, um die Data Science-Pipeline zu automatisieren.
Kursinhalt
Modul 1: Doing Data Science in Azure.
Sie informieren sich über den Data Science-Prozess und die Rolle des Datenwissenschaftlers. Damit verstehen Sie, wie Azure-Dienste den Data Science-Prozess unterstützen und erweitern können.
Content:
Einführung des Data Science-Prozesses
Überblick über Azure Data Science-Optionen
Einführung von Azure-Notebooks
Modul 2: Data Science mit Azure Machine Learning-Service.
Der Kursteilnehmer lernt, wie sie den Azure Machine Learning-Service verwenden, um den Data Science-Prozess End to End zu automatisieren.
Content:
Einführung des Azure Machine Learning (AML)-Dienstes
Registrieren und Bereitstellen von ML-Modellen mit AML- Dienstes
Modul 3: Automatisieren von Machine Learning mit Azure Machine Learning- Dienstes.
In dieser Unterrichtseinheit erfährt der Kursteilnehmer mehr über die Machine Learning-Pipeline und darüber, wie AutoML und HyperDrive des Azure Machine Learning- Dienstes einige Teile davon automatisieren können.
Content:
Automatisieren der Auswahl des Machine Learning-Modells
Automatisieren der Hyperparameter-Optimierung mit HyperDrive
Modul 4: Verwalten und Überwachen von Machine Learning-Modellen mit dem Azure Machine Learning- Dienstes.
In dieser Unterrichtseinheit erfahren die Kursteilnehmer, wie Machine Learning-Modelle im Azure Machine Learning- Dienstes automatisch verwaltet und überwacht werden.
Content:
Verwalten und Überwachen von Machine Learning-Modellen
Die Schulung endet mit der Prüfung: DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure.
Diese Prüfung bewertet Ihre Fähigkeit, die folgenden technischen Aufgaben zu erfüllen:
Definieren und Vorbereiten der Entwicklungsumgebung; *Daten für die Modellierung vorbereiten;
Feature Engineering durchführen,
Modelle entwickeln
New Horizons ist eine durch Pearson VUE akkreditierte Trainingsorganisation und damit berechtigt, Prüfungen abzunehmen.
Vor Seminarbeginn finden ein Beratungsgespräch und ggf. ein Einstufungstest statt.
Toutes les informations sont sans garantie. Les prestataires sont seuls responsables de la justesse des informations mises à disposition.
Première publication le 29.08.2024, dernière mise à jour le 20.02.2025