spinner-it

Курс DP-100T01 Разработка и реализация решения Data Science в Azure

Курс рассматривает использование решений для машинного обучения в облачном масштабе с помощью Azure Machine Learning. Этот курс обучает использованию имеющихся знаний Python и машинного обучения для управления получением и подготовкой данных, обучением и развертыванием моделей, и мониторингом решений для машинного обучения в Microsoft Azure.


По окончании курса слушатели смогут:

  • использовать язык программирования Python для машинного обучения в Microsoft Azure;
  • управлять получением и подготовкой данных, обучением и развертыванием моделей, а также мониторингом решений машинного обучения в облаке;
  • получить опыт работы с Scikit-Learn, PyTorch и Tensorflow.

Аудитория

Этот курс предназначен для специалистов по обработке данных, обладающих знаниями в области Python и систем машинного обучения, таких как Scikit-Learn, PyTorch и Tensorflow, которые хотят создавать и оперировать решениями для машинного обучения в облаке.

  • Введение в Azure Machine Learning
    • Начало работы с Azure Machine Learning
    • Инструменты Azure Machine Learning
  • Машинное обучение без кода с использованием дизайнера
    • Тренировочные модели с использованием дизайнера
    • Публикационные модели с использованием дизайнера
  • Использование экспериментов и тренировочных моделей
    • Введение в эксперименты
    • Тренировочные и регистрационные модели
  • Работа с данными
    • Работа с хранилищами данных
    • Работа с наборами данных
  • Вычисление контекстов
    • Работа со средой
    • Работа с вычислительными целями
  • Оркестровочные операции с использованием конвейеров
    • Введение в конвейеры
    • Публикация и эксплуатация конвейеров
  • Развертывание и использование моделей
    • Логический вывод в реальном времени
    • Пакетный логический вывод
  • Тренировочные оптимальные модели
    • Настройка гиперпараметра
    • Автоматизированное машинное обучение
  • Интерпретация моделей
    • Введение в интерпретацию модели
    • Использование пояснителей модели
  • Мониторинг моделей
    • Мониторинг моделей с использованием приложений
    • Мониторинг смещения данных

Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:

  • иметь значительные знания по Microsoft Azure;
  • опыт написания кода Python для работы с данными, используя такие библиотеки, как Numpy, Pandas и Matplotlib;
  • ознакомленность с наукой о данных; включая понимание процесса подготовки данных и обучения моделей машинного обучения с использованием общих библиотек машинного обучения, таких как Scikit-Learn, PyTorch или Tensorflow.

Запись на курс

Код курсаDP-100T01
Длительность3д (24ч)
Код экзаменаDP-100
Стоимость без НДС800 $