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

Duración: 15 horas

Curso de Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

La formación en 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

Contenidos

Temario

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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

Aprende a operar soluciones con Azure Machine Learning.
El curso de Designing and Implementing a Data Science Solution le enseña a aprovechar su 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:

14 de febrero de 2022
14 de marzo de 2022
11 de abril de 2022
3 de mayo de 2022
20 de junio de 2022

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.

C. Clara del Rey, 14, 28002 Madrid

915102390

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