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Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung (berufsbezogenes Zertifikat)
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Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung (berufsbezogenes Zertifikat)

Bringen Sie Ihre Karriere mit Microsoft Azure-Kenntnissen voran. Bereiten Sie sich mit diesen Kursen auf die Microsoft Azure Data Fundamentals DP-100 Zertifizierungsprüfung vor.

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Dozent: Microsoft

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4.2

(484 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Verwalten Sie Azure-Ressourcen für maschinelles Lernen

  • Experimente durchführen und Modelle trainieren

  • Einsatz und Operationalisierung von Lösungen für ethisches maschinelles Lernen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Verteiltes Rechnen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Skalierbarkeit
  • Kategorie: Datensicherheit
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze
  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Cloud Management
  • Kategorie: Virtuelle Maschinen

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch

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Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Wie Sie eine Arbeitsumgebung für Data Science Workloads auf Azure planen und erstellen

  • Wie Sie Datenexperimente durchführen und Vorhersagemodelle trainieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Explorative Datenanalyse

Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie verschiedene Arten von Modellen für maschinelles Lernen

  • Wie Sie die automatisierte maschinelle Lernfunktion von Azure Machine Learning nutzen, um ein Vorhersagemodell zu trainieren und einzusetzen

  • Erstellen Sie Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering-Modelle mit dem Azure Machine Learning Designer

  • Nutzen Sie Azure Machine Learning, um Modelle zu erstellen und zu veröffentlichen, ohne Code zu schreiben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Cloud Management
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Virtuelle Maschinen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie Sie mit dem Azure Machine Learning Python SDK unternehmenstaugliche ML-Lösungen erstellen und verwalten können

  • Arbeiten mit Daten und Computern in Azure Machine Learning

  • Verwenden Sie das Azure Machine Learning SDK, um ein Modell zu trainieren. Modelle auswählen und sensible Daten schützen

  • Orchestrieren Sie Pipelines und stellen Sie maschinelle Lerndienste in Echtzeit mit Azure Machine Learning bereit

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Was Sie lernen werden

  • Nutzen Sie die Leistung von Apache Spark und leistungsstarken Clustern, die auf der Azure Databricks-Plattform laufen, um Data Science Workloads auszuführen.

  • Führen Sie maschinelles Lernen mit Azure Databricks durch. Arbeiten Sie mit benutzerdefinierten Funktionen (UDF) in Azure Databricks

  • Arbeiten Sie mit DataFrames in Azure Databricks. Verwenden Sie Azure Databricks und das Apache Spark-Notebook, um große Datenmengen zu verarbeiten

  • Einen Deltasee bauen und abfragen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Big Data
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Verteiltes Rechnen
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: PySpark
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Maschinelles Lernen

Was Sie lernen werden

  • Skizzieren Sie die wichtigsten Punkte, die im Kurs "Data Science on Microsoft Azure Exam" behandelt werden

  • Beschreiben Sie die besten Methoden zur Vorbereitung auf die Prüfung DP-100: Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung auf Azure

  • Beherrschen Sie die Fähigkeiten, die im DP-100 gemessen werden, nachweislich: Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung auf Azure

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Datenverarbeitung

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Häufig gestellte Fragen

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