MDAI-2 - MOC DP-100T01 - DESIGNING AND IMPLEMENTING A DATA SCIENCE SOLUTION ON AZURE

INFORMAZIONI SUL CORSO

durata

Durata:

3 GIORNI
categoria

Categoria:

Data & AI
qualifica

Qualifica istruttore:

Microsoft Certified Trainer
dedicato a

Dedicato a:

Professionista IT
produttore

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Microsoft

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09 nov 21
11 nov 21
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Learn how to operate machine learning solutions at cloud scale using Azure Machine Learning. This course teaches you to leverage your existing knowledge of Python and machine learning to manage data ingestion and preparation, model training and deployment, and machine learning solution monitoring in Microsoft Azure.

PREREQUISITI

Successful Azure Data Scientists start this role with a fundamental knowledge of cloud computing concepts, and experience in general data science and machine learning tools and techniques. 

Specifically:

  • Creating cloud resources in Microsoft Azure.
  • Using Python to explore and visualize data.
  • Training and validating machine learning models using common frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and TensorFlow.
  • Working with containers

If you are completely new to data science and machine learning, please complete Microsoft Azure AI Fundamentals first.

CONTENUTI:

Module 1: Getting Started with Azure Machine Learning

  • Introduction to Azure Machine Learning
  • Working with Azure Machine Learning

 

Lab : Create an Azure Machine Learning Workspace

 

Module 2: Visual Tools for Machine Learning

  • Automated Machine Learning
  • Azure Machine Learning Designer

 

Lab : Use Automated Machine Learning

Lab : Use Azure Machine Learning Designer

 

Module 3: Running Experiments and Training Models

  • Introduction to Experiments
  • Training and Registering Models

 

Lab : Train Models

Lab : Run Experiments

 

Module 4: Working with Data

  • Working with Datastores
  • Working with Datasets

 

Lab : Work with Data

 

Module 5: Working with Compute

  • Working with Environments
  • Working with Compute Targets

 

Lab : Work with Compute

 

Module 6: Orchestrating Operations with Pipelines

  • Introduction to Pipelines
  • Publishing and Running Pipelines

 

Lab : Create a Pipeline

 

Module 7: Deploying and Consuming Models

  • Real-time Inferencing
  • Batch Inferencing
  • Continuous Integration and Delivery

 

Lab : Create a Real-time Inferencing Service

Lab : Create a Batch Inferencing Service

 

Module 8: Training Optimal Models

  • Hyperparameter Tuning
  • Automated Machine Learning

 

Lab : Use Automated Machine Learning from the SDK

Lab : Tune Hyperparameters

 

Module 9: Responsible Machine Learning

  • Differential Privacy
  • Model Interpretability
  • Fairness

 

Lab : Explore Differential provacy

Lab : Interpret Models

Lab : Detect and Mitigate Unfairness

 

Module 10: Monitoring Models

  • Monitoring Models with Application Insights
  • Monitoring Data Drift

 

Lab : Monitor Data Drift

Lab : Monitor a Model with Application Insights

 

INFO

  • Esame: DP-100 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
  • Manuale: Materiale didattico ufficiale Microsoft in formato digitale
  • Prezzo manuale: 170 € incluso nel prezzo del corso a Calendario
  • Natura del corso: Operativo (previsti lab su PC)

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