Azure - DP-100T01 - Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure 
Termine & Preise -
In dem Seminar DP-100T01 - Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure erlangen Sie die wichtigsten Kenntnisse für die Entwicklung von Machine Learning Lösungen durch die Verwendung von Azure Services.
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Lernen Sie, wie man mit Azure Machine Learning Lösungen im Cloudmaßstab bedient. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit bereits vorhandenen Kenntnissen über Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie ScikitLearn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben wollen.
Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure zur Zertifizierung als Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate besucht werden.
Hinweis:
Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive. -
- Entwerfen einer Machine Learning-Lösung
- Erkunden des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
- Arbeiten mit Daten in Azure Machine Learning
- Arbeiten mit Compute in Azure Machine Learning
- Automatisieren der ML-Modellauswahl mit Azure Machine Learning
- Verwenden von Notebooks zum Experimentieren in Azure Machine Learning
- Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning
- Optimieren des Modelltrainings mithilfe von Pipelines in Azure Machine Learning
- Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning
- Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning
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Vor Teilnahme an disesem Kurs benötigen die Teilnehmer:
- vorhandene Zertfizierung als Azure Fundamentals
- Verständnis von Data Science, Vorbereitung von Daten, trainingsmodellen und der Evaluation von verschiedenen Modellen um das besten auszuwählen.
- Wie mit der Programmiersprache Python programmiert wird und die Python Bibliotheken genutzt werden: pandas, scikit-learn, matplotlib, und seaborn.
- Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Schauen Sie sich die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen an. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
Anmeldung
Preis
Teilnahmegebühr
ab 2.190,00 €
(2.606,10 € inkl. 19% MwSt.)
Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.
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Azure - AZ-104T00 - Microsoft Azure Administrator
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Herr A. A. V. hat den Kurs (Azure - AZ-104T00) sehr kompetent durchgeführt. Seine Ausführungen waren klar und verständlich, er ist auf Zwischenfragen ausführlich eingegangen. Er hat ausführliche, praktische Erfahrungen im Umgang mit MS Azure und kann deshalb jederzeit eine Brücke zur praktischen Anwendung aufzeigen. Vielen Dank.
T.K. - 06.03.2024
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Lockere Luft, sehr entspannte Atmosphäre und sehr flexibel dazu ☺ Auf Fragen wird sehr genau und souverän eingegangen und das Wissen von Herrn B. ist vollständig vorhanden für diesen (und mehrere) Kurs/e. Persönlichkeit ist auch sehr cool und offen - Ich würde nicht zögern wieder bei ihm eine Schulung/Seminar zu absolvieren! Danke ☺
F.R. - 20.10.2023
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Das Seminar war thematisch sehr umfangreich. Das Seminar hat einen guten Einblick gewährt.
S.K. - 02.06.2023
Azure - DP-203T00 - Data Engineering on Microsoft Azure
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Der Dozent ist auf unsere Frage besonders gut eingegangen und dadurch war mein Erwartungshaltung komplett erfüllt
M.B. - 28.04.2023
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Ihre gewünschte Kursart wählen Sie bei der Anmeldung:
- Präsenzseminar:
Schulungserlebnis vor Ort
mit persönlichen Kontakten - Online-Seminar:
Live-Online-Training,
interaktiv in Echtzeit
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Thema:
Azure - DP-100T01 - Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure
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