FORMACIÓN OFICIAL MICROSOFT | CURSOS EN MADRID

DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Duración: 15 horas

Curso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

La formación DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure enseña a aprovechar los conocimientos existentes de Python y el aprendizaje automático para administrar la preparación de datos, la formación e implementación de modelos y la supervisión de soluciones de aprendizaje automático en Microsoft Azure.

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Requisitos Previos

Antes de asistir al curso de Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure, los alumnos deben tener:

  • Un conocimiento fundamental de Microsoft Azure.
  • Experiencia en la escritura de código Python para trabajar con datos, utilizando bibliotecas como Numpy, Pandas y Matplotlib.
  • Comprensión de la ciencia de los datos incluyendo cómo preparar los datos, y entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando bibliotecas de aprendizaje automático comunes como Scikit-Learn, PyTorch, o Tensorflow.

Modalidad formativa

  • Presencial en Gadesoft: Madrid.
  • Presencial en cliente: En sus instalaciones. Toda la península.
  • Online Direct: Mediante herramientas de videoconferencia (Microsoft Teams), en directo con el instructor. Pantalla compartida, interacción, seguimiento total.

Objetivos

  • Aprender a operar soluciones con Azure Machine Learning.
  • Aprovechar el conocimiento existente de Python y el aprendizaje automático para administrar la ingestión y preparación de datos, la capacitación e implementación de modelos, y la monitorización de soluciones de Machine Learning en Microsoft Azure.

Contenidos

  • Manual oficial de Microsoft.>
  • Laboratorios de prácticas.
  • Opcional: Voucher de certificación.

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

  • 6 de mayo de 2024
  • 3 de junio de 2024

Certificación

Este curso prepara para el examen de certificación oficial DP-100: Configuring and Operating Windows Virtual Desktop on Microsoft Azure que permite obtener la certificación oficial del mismo nombre.

TEMARIO

Module 1: Getting Started with Azure Machine Learning

  • Introduction to Azure Machine Learning.
  • Working with Azure Machine Learning.

Lab: Create an Azure Machine Learning Workspace.

Module 2: Visual Tools for Machine Learning

  • Automated Machine Learning.
  • Azure Machine Learning Designer.

Lab: Use Automated Machine Learning.

Lab: Use Azure Machine Learning Designer.

Module 3: Running Experiments and Training Models

  • Introduction to Experiments.
  • Training and Registering Models.

Lab: Train Models.

Lab: Run Experiment.

Module 4: Working with Data

  • Working with Datastores.
  • Working with Datasets.

Lab: Work with Data.

Module 5: Working with Compute

  • Working with Environments.
  • Working with Compute Targets.

Lab: Work with Compute.

Module 6: Orchestrating Operations with Pipelines

  • Introduction to Pipelines.
  • Publishing and Running Pipelines.

Lab: Create a Pipeline.

Module 7: Deploying and Consuming Models

  • Real-time Inferencing.
  • Batch Inferencing.
  • Continuous Integration and Delivery.

Lab: Create a Real-time Inferencing Service.

Lab: Create a Batch Inferencing Service.

Module 8: Training Optimal Models

  • Hyperparameter Tuning.
  • Automated Machine Learning.

Lab: Use Automated Machine Learning from the SDK.

Lab: Tune Hyperparameters.

Module 9: Responsible Machine Learning

  • Differential Privacy.
  • Model Interpretability.
  • Fairness.

Lab: Explore Differential provacy.

Lab: Interpret Models.

Lab: Detect and Mitigate Unfairness.

Module 10: Monitoring Models

  • Monitoring Models with Application Insights.
  • Monitoring Data Drift.

Lab: Monitor Data Drift.

Lab: Monitor a Model with Application Insights.

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