Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Seminar
Online
Beschreibung
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Kursart
Seminar
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Methodik
Online
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Dauer
5 Tage
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Beginn
auf Anfrage
Die Ausrichtung auf Künstliche Intelligenz rückt in Unternehmen immer weiter in den Mittelpunkt. Um Maschinen und Roboter wirklich intelligent zu machen, erfinden, entwickeln und implementieren Data Scientists selbstlernende Algorithmen. Als Azure Data Scientist wenden Sie wissenschaftliche Methoden und Techniken zur Datenexploration an, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und die Ergebnisse in die Unternehmenslösung zu integrieren.
Hinweise zu diesem Kurs
Das Seminar richtet sich an Data Scientists und Personen, die Machine Learning-Modelle in der Cloud entwickeln und bereitstellen wollen. Vorausgesetzt werden ein fundiertes Data Science Verständnis, Kenntnisse der Programmiersprache Python sowie gängiger Python-Bibliotheken: (Numpy, Pandas, Matplotlib) und Frameworks (Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow). Außerdem sind grundlegende Azure-Kenntnisse Voraussetzung.
Meinungen
Erfolge dieses Bildungszentrums
Sämtlich Kurse sind auf dem neuesten Stand
Die Durchschnittsbewertung liegt über 3,7
Mehr als 50 Meinungen in den letzten 12 Monaten
Dieses Bildungszentrum ist seit 15 Mitglied auf Emagister
Themen
- Python
- Service
Inhalte
- Einstieg in Azure Machine Learning
- Azure Machine Learning Tools
- Trainieren von Modellen mit dem Designer
- Veröffentlichen von Modellen mit dem Designer
- Einführung in Experimente
- Trainieren und Registrieren von Modellen
- Arbeiten mit Datastores
- Arbeiten mit Datasets
- Arbeiten mit Umgebungen
- Arbeiten mit ComputeTargets
- Einführung in Pipelines
- Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines
- Echtzeitvorhersage
- Batchvorhersage
- Hyperparameter Tuning
- Automatisiertes Machine Learning
- Einführung in die Modellinterpretation
- Nutzen von Explainern
- Überwachen von Modellen mit Application Insights
- Überwachen von Datendrift
Einführung in das Machine Learning unter Azure
No-Code Machine Learning mit dem Designer
Experimente erstellen und Modelle trainieren
Arbeiten mit Daten
ComputeContexts
Erstellen von Operations mit Pipelines
Bereitstellen und Nutzen von Modellen
Trainieren optimaler Modelle
Interpretieren von Modellen
Überwachen von Modellen
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure