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

Produttore:

Microsoft

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CORSO A CALENDARIO

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09 dic 20
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OBIETTIVI

About this course

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.

 

Audience profile

This course is designed for data scientists with existing knowledge of Python and machine learning frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and Tensorflow, who want to build and operate machine learning solutions in the cloud.

 

PREREQUISITI

Before attending this course, students must have:

  • A fundamental knowledge of Microsoft Azure.
  • Experience of writing Python code to work with data, using libraries such as Numpy, Pandas, and Matplotlib.
  • Understanding of data science; including how to prepare data, and train machine learning models using common machine learning libraries such as Scikit-Learn, PyTorch, or Tensorflow.

CONTENUTI:

Module 1: Introduction to Azure Machine Learning

  • Getting Started with Azure Machine Learning
  • Azure Machine Learning Tools

 

Lab: Creating an Azure Machine Learning Workspace

Lab: Working with Azure Machine Learning Tools

 

Module 2: No-Code Machine Learning with Designer

  • Training Models with Designer
  • Publishing Models with Designer

 

Lab: Creating a Training Pipeline with the Azure ML Designer

Lab: Deploying a Service with the Azure ML Designer

 

Module 3: Running Experiments and Training Models

  • Introduction to Experiments
  • Training and Registering Models

 

Lab: Running Experiments

Lab: Training and Registering Models

 

Module 4: Working with Data

  • Working with Datastores
  • Working with Datasets

 

Lab: Working with Datastores

Lab: Working with Datasets

 

Module 5: Compute Contexts

  • Working with Environments
  • Working with Compute Targets

 

Lab: Working with Environments

Lab: Working with Compute Targets

 

Module 6: Orchestrating Operations with Pipelines

  • Introduction to Pipelines
  • Publishing and Running Pipelines

 

Lab: Creating a Pipeline

Lab: Publishing a Pipeline

 

Module 7: Deploying and Consuming Models

  • Real-time Inferencing
  • Batch Inferencing

 

Lab: Creating a Real-time Inferencing Service

Lab: Creating a Batch Inferencing Service

 

Module 8: Training Optimal Models

  • Hyperparameter Tuning
  • Automated Machine Learning

 

Lab: Tuning Hyperparameters

Lab: Using Automated Machine Learning

 

Module 9: Interpreting Models

  • Introduction to Model Interpretation
  • using Model Explainers

 

Lab: Reviewing Automated Machine Learning Explanations

Lab: Interpreting Models

 

Module 10: Monitoring Models

  • Monitoring Models with Application Insights
  • Monitoring Data Drift

 

Lab: Monitoring a Model with Application Insights

Lab: Monitoring Data Drift

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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