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Microsoft Designing and implementing a data science solution on Azure

Lernen Sie, wie Sie Lösungen für maschinelles Lernen in der Cloud mit Azure Machine Learning betreiben können. In diesem Kurs lernen Sie, Ihre vorhandenen Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen zu nutzen, um Dateneingabe und -vorbereitung, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen mit Azure Machine Learning und MLflow zu…

Vor Ort
4 Tage

Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB).

Artikelnummer: MS-DP-100T01 Kategorien: , Marke:

Kursdetails & Termine

Kursbeschreibung

Lernen Sie, wie Sie Lösungen für maschinelles Lernen in der Cloud mit Azure Machine Learning betreiben können. In diesem Kurs lernen Sie, Ihre vorhandenen Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen zu nutzen, um Dateneingabe und -vorbereitung, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

Seminarinhalte

  • Erkunden und Konfigurieren des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
  • Mit Azure Machine Learning experimentieren
  • Optimieren Sie das Modelltraining mit Azure Machine Learning
  • Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning
  • Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning
  • Entwickeln generativer KI-Apps im Azure KI Foundry-Portal

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.

Voraussetzungen

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.

Konkret:

  • Erstellen von Cloud-Ressourcen in Microsoft Azure.
  • Verwendung von Python zur Erforschung und Visualisierung von Daten.
  • Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen mit gängigen Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow.
  • Arbeiten mit Container

Um diese Grundkenntnisse zu erwerben, sollten Sie vor der Teilnahme am Kurs die folgende kostenlose Online-Schulung absolvieren:

  • Erkunden Sie die Microsoft Cloud-Konzepte.
  • Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen.
  • 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.

Lernziele

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Termine & Buchung

Aktuell konnten keine terminierbaren Kursoptionen aufgebaut werden.

Kursdetails & Termine

Lernen Sie, wie Sie Lösungen für maschinelles Lernen in der Cloud mit Azure Machine Learning betreiben können. In diesem Kurs lernen Sie, Ihre vorhandenen Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen zu nutzen, um Dateneingabe und -vorbereitung, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.

  • Erkunden und Konfigurieren des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
  • Mit Azure Machine Learning experimentieren
  • Optimieren Sie das Modelltraining mit Azure Machine Learning
  • Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning
  • Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning
  • Entwickeln generativer KI-Apps im Azure KI Foundry-Portal

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.

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.

Konkret:

  • Erstellen von Cloud-Ressourcen in Microsoft Azure.
  • Verwendung von Python zur Erforschung und Visualisierung von Daten.
  • Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen mit gängigen Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow.
  • Arbeiten mit Container

Um diese Grundkenntnisse zu erwerben, sollten Sie vor der Teilnahme am Kurs die folgende kostenlose Online-Schulung absolvieren:

  • Erkunden Sie die Microsoft Cloud-Konzepte.
  • Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen.
  • 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.

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Microsoft Designing and implementing a data science solution on Azure im Überblick