1. Home
  2. Microsoft
  3. DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01-A) (EN)

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

  • Group Training

    Ben jij een gemotiveerde datawetenschapper en wil je leren hoe je machine learning-oplossingen in de cloud bouwt en draait? Dan is deze training iets voor jou!

    Training code
    CGADP100CE
    Gesproken taal
    Engels
    Taal materiaal
    Engels
    Dagdelen
    6
    Kosten
    €2.000,00
    excl. BTW Geen extra kosten.

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

    In groepstrainingen gebruiken we verschillende werkvormen en doe je kennis, inzicht en inspiratie op. Bekijk ook de Gesproken taal en Taal materiaal aan de linkerkant van de pagina voor informatie over de taal.

    Deze training staat niet gepland in ons open rooster. Vul hier onder je gegevens in en we nemen binnen 2 werkdagen contact met je op.

    Naam*
    E-mailadres*
    Telefoonnummer*
     

    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


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

    Ben jij een gemotiveerde datawetenschapper en wil je leren hoe je machine learning-oplossingen in de cloud bouwt en draait? Dan is deze training iets voor jou!

    Training code
    CGADP100CE
    Gesproken taal
    Engels
    Taal materiaal
    Engels
    Dagdelen
    6
    Kosten
    €2.000,00
    excl. BTW Geen extra kosten.

    Een Incompany training biedt verschillende voordelen:

    - Je bepaalt zelf de locatie
    - Je beleeft de training met je collega’s, daardoor sluit deze altijd aan op jouw praktijk
    - De trainer kan in uitleg, voorbeelden en opdrachten aansluiten bij jouw organisatie
    - In overleg kan de training aangepast worden aan organisatie specifieke vragen

    Vraag nu meer informatie of een offerte aan.

     

    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


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

  • Gerelateerd

    Vakgebied
    Microsoft
     

  • e-CF competenties bij deze training

     

    Bij Capgemini Academy geloven wij in transparantie en overzicht in het opleidingslandschap. Daarom kan je hieronder zien aan welke e-CF competentie deze training of certificering bijdraagt. Kijk voor meer informatie over hoe jij het e-Competence Framework kan gebruiken op deze pagina. Wil je weten hoe je het e-CF binnen jouw organisatie kan toepassen, lees dan meer op deze pagina.

     

    e-Competence Level12345
    A.5.Architecture Design     
    B.6.ICT System Engineering     
    C.5.Systems Management     
    B.1.Application Development