DP100 – Designing and Implem. a Data Science Solution

  • Data de Início
  • Turnos
    Noturno | Integral
  • Duração
    5 noites 
  • Tipo
    live

 

MCADSA – Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

 

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DP100 – Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

 

Sobre este curso

Obtenha o conhecimento necessário sobre como usar os serviços do Azure para desenvolver, treinar e implementar soluções de aprendizado de máquina. O curso começa com uma visão geral dos serviços do Azure que oferecem suporte à ciência de dados. A partir daí, ele se concentra no uso do serviço de ciência de dados premier do Azure, o serviço Azure Machine Learning, para automatizar o pipeline de ciência de dados. Este curso concentra-se no Azure e não ensina o estudante a realizar ciência de dados. Presume-se que os alunos já sabem disso.

Perfil do público
Este curso destina-se a data scientists e pessoas com responsabilidades administrativas no treinamento e na implementação de modelos de aprendizado de máquina.

 

Pré-requisito
Antes de participar deste curso, os alunos devem ter experiência em Fundamentos do Azure.

 

Preparação para o exame DP-900: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

 

Conteúdo Programático:  

 

1.     Fazendo ciência de dados no Azure

O estudante aprenderá sobre o processo de ciência de dados e a função do Data Scientist. Em seguida, o estudante compreenderá como os serviços do Azure podem oferecer suporte e aumentar o processo de ciência de dados.

  • Introdução ao processo de ciência de dados
  • Visão geral das opções de ciência de dados do Azure
  • Introdução ao Azure Notebooks

 

2.     Fazendo ciência de dados como Azure Machine Learning

O estudante aprenderá a usar o serviço Azure Machine Learning (AML) para automatizar o processo de ciência de dados ponta a ponta.

  • Introdução ao serviço AML
  • Registro e implementação de ML com serviço AML

 

3.     Automatização do aprendizado de máquina com o serviço AML

Neste módulo, o estudante aprenderá sobre o pipeline de aprendizado de máquina e como o AutoML e o HyperDrive do serviço AML podem automatizar algumas de suas partes mais trabalhosas.

  • Automatizar a seleção do modelo de aprendizado de máquina
  • Automatizar o ajuste do hiperparâmetro com o HyperDrive

 

4.     Gerenciar e monitorar modelos de aprendizado de máquina com o serviço AML

Neste módulo, o estudante aprenderá a gerenciar e monitorar automaticamente os modelos de aprendizado de máquina no serviço AML.

  • Gerenciamento e monitoração de modelos de aprendizado de máquina

 

*Os conteúdos podem ser atualizados sem prévio aviso.


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