Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure

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 ContainernUm 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.

• 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

Zertifizierung