DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01-A) (EN)

254934

Wat is DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01-A)

Leer hoe je machine learning-oplossingen op cloud schaal draait met behulp van Azure Machine Learning. Deze training leert je om je bestaande kennis van Python en machine learning te gebruiken om de opname en voorbereiding van data, modeltraining en -implementatie en monitoring van machine learning-oplossingen in Microsoft Azure te beheren.

Voor wie is DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01-A)

Deze training is bedoeld voor data scientists met kennis van Python en machine learning-frameworks zoals Scikit-Learn, PyTorch en Tensorflow, die machine learning-oplossingen in de cloud willen bouwen en draaien.

Voorvereisten

Voor deelname aan deze training moeten studenten beschikken over:
Een fundamentele kennis van Microsoft Azure

• Ervaring met het schrijven van Python-code om met gegevens te werken, met behulp van bibliotheken zoals Numpy, Pandas en Matplotlib.
• Inzicht in data science; inclusief het voorbereiden van gegevens en het trainen van machine learning-modellen met behulp van veelgebruikte machine learning-bibliotheken zoals Scikit-Learn, PyTorch of Tensorflow.

Doelstellingen

Na het afronden van deze training kun je

• Een Azure Machine Learning-werkruimte inrichten
• Tools en code om te werken met Azure Machine Learning gebruiken
• Designer gebruiken om een machine learning-model te trainen
• Een Designer-pijplijn als een service implementeren
• Op code gebaseerde experimenten uitvoeren in een Azure Machine Learning-werkruimte
• Machine learning-modellen trainen en registreren
• Datastores creëren en gebruiken
• Datasets creëeren en gebruiken
• Omgevingen creëren en gebruiken
• Rekendoelen maken en gebruiken
• Pijplijnen om workflows voor machine learning te automatiseren maken
• Pijplijndiensten publiceren en uitvoeren
• Een model als een realtime inferentieservice publiceren
• Een model als een batch-inferentieservice publiceren
• Hyperparameters voor modeltraining optimaliseren
• Geautomatiseerde machine learning gebruiken om het optimale model voor uw gegevens te vinden
• Modelverklaringen met geautomatiseerde machine learning genereren
• Uitleggers gebruiken om machine learning-modellen te interpreteren
• Application Insights gebruiken om een gepubliceerd model te bewaken
• Gegevensafwijking Monitoren

Examen informatie

Examen Informatie:

• Duur examen: 180 mins
• Examen stijl: Multiple Choice
• Open Boek: Nee

Examengarantie:
Wij hebben alle vertrouwen in de kwaliteit van onze trainingen. Daarom geven we examen garantie als je deze training in ons open rooster volgt. Dat betekent dat je gratis de training nogmaals kunt volgen én je krijgt een gratis examenvoucher als je het examen de eerste keer niet haalt.
Hiervoor zijn de volgende voorwaarden van toepassing:

• Je bent de hele training aanwezig geweest
• Je hebt het eerste examen binnen 2 maanden na de training afgelegd
• Tussen je initiële training en de gratis training zit maximaal 1 jaar.

254934

Wat is DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01-A)

Leer hoe je machine learning-oplossingen op cloud schaal draait met behulp van Azure Machine Learning. Deze training leert je om je bestaande kennis van Python en machine learning te gebruiken om de opname en voorbereiding van data, modeltraining en -implementatie en monitoring van machine learning-oplossingen in Microsoft Azure te beheren.

Voor wie is DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01-A)

Deze training is bedoeld voor data scientists met kennis van Python en machine learning-frameworks zoals Scikit-Learn, PyTorch en Tensorflow, die machine learning-oplossingen in de cloud willen bouwen en draaien.

Voorvereisten

Voor deelname aan deze training moeten studenten beschikken over:
Een fundamentele kennis van Microsoft Azure

• Ervaring met het schrijven van Python-code om met gegevens te werken, met behulp van bibliotheken zoals Numpy, Pandas en Matplotlib.
• Inzicht in data science; inclusief het voorbereiden van gegevens en het trainen van machine learning-modellen met behulp van veelgebruikte machine learning-bibliotheken zoals Scikit-Learn, PyTorch of Tensorflow.

Doelstellingen

Na het afronden van deze training kun je

• Een Azure Machine Learning-werkruimte inrichten
• Tools en code om te werken met Azure Machine Learning gebruiken
• Designer gebruiken om een machine learning-model te trainen
• Een Designer-pijplijn als een service implementeren
• Op code gebaseerde experimenten uitvoeren in een Azure Machine Learning-werkruimte
• Machine learning-modellen trainen en registreren
• Datastores creëren en gebruiken
• Datasets creëeren en gebruiken
• Omgevingen creëren en gebruiken
• Rekendoelen maken en gebruiken
• Pijplijnen om workflows voor machine learning te automatiseren maken
• Pijplijndiensten publiceren en uitvoeren
• Een model als een realtime inferentieservice publiceren
• Een model als een batch-inferentieservice publiceren
• Hyperparameters voor modeltraining optimaliseren
• Geautomatiseerde machine learning gebruiken om het optimale model voor uw gegevens te vinden
• Modelverklaringen met geautomatiseerde machine learning genereren
• Uitleggers gebruiken om machine learning-modellen te interpreteren
• Application Insights gebruiken om een gepubliceerd model te bewaken
• Gegevensafwijking Monitoren

Examen informatie

Examen Informatie:

• Duur examen: 180 mins
• Examen stijl: Multiple Choice
• Open Boek: Nee

Examengarantie:
Wij hebben alle vertrouwen in de kwaliteit van onze trainingen. Daarom geven we examen garantie als je deze training in ons open rooster volgt. Dat betekent dat je gratis de training nogmaals kunt volgen én je krijgt een gratis examenvoucher als je het examen de eerste keer niet haalt.
Hiervoor zijn de volgende voorwaarden van toepassing:

• Je bent de hele training aanwezig geweest
• Je hebt het eerste examen binnen 2 maanden na de training afgelegd
• Tussen je initiële training en de gratis training zit maximaal 1 jaar.