Curso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Si has realizado este curso, ¿por qué no darnos tu opinión?. Si lo haces, estarás ayudando a miles de personas que, como tu en su momento, están intentando cambiar su vida a través de la formación. No hay mejor ayuda, para decidirse entre miles de cursos, que la opinión de una persona que ha vivido la experiencia de cursarlo, miles de personas te lo agradecerán.
Danos tu opinión detallada sobre el Curso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. No olvides decirnos que te pareció el temario del curso, el profesorado, la accesibilidad al equipo del centro para resolver tus dudas y, en el caso de los programas online, la calidad del campus virtual.
El Curso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure se imparte en modalidad semipresencial en Madrid.
Microsoft Curso + Examen
En el curso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure aprenderás a operar soluciones de aprendizaje automático a escala de la nube con Azure Machine Learning. Este curso te enseñará a aprovechar tu conocimiento existente de Python y el aprendizaje automático para administrar la ingesta y preparación de datos, la capacitación e implementación de modelos, y la supervisión de soluciones de aprendizaje automático con Azure Machine Learning y MLflow.
Este curso te preparará para el examen de certificación DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure.
Qué nos diferencia
-Apuesta por la certificación oficial de fabricantes.
-Oferta formativa orientada a roles y puesto de trabajo específicos.
-Metodología ""Learning by doing"" basada en la experiencia práctica del alumno en contextos reales.
-Formadores certificados con experiencia en la aplicación real de tecnologías.
Titulación: Preparación para el examen de certificación: DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Profesor certificado Microsoft
Documentación oficial: Curso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Tener conocimientos básicos de conceptos de informática en la nube y experiencia en técnicas y herramientas generales de ciencia de datos y aprendizaje automático:
-Creación de recursos en la nube en Microsoft Azure.
-Uso de Python para explorar y visualizar datos.
-Entrenamiento y validación de modelos de Machine Learning mediante marcos comunes, como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow.
-Trabajo con contenedores.
Este curso está diseñado para científicos de datos con conocimiento existente de Python y marcos de aprendizaje automático como Scikit-Learn, PyTorch y Tensorflow, que deseen construir y operar soluciones de aprendizaje automático en la nube.
Prepararte para el Examen DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure examen de certificación DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure.
-Módulo 1: Diseño de una estrategia de ingesta de datos para proyectos de aprendizaje automático
-Módulo 2: Diseño de una solución de entrenamiento de modelos de Machine Learning
-Módulo 3: Diseño de una solución de implementación de modelos
-Módulo 4: Exploración de recursos del área de trabajo de Azure Machine Learning
-Módulo 5: Exploración de las herramientas de desarrollo para la interacción de áreas de trabajo
-Módulo 6: Hacer que los datos estén disponibles en Azure Machine Learning
-Módulo 7: Trabajo con destinos de proceso en Azure Machine Learning
-Módulo 8: Trabajo con entornos de Azure Machine Learning
-Módulo 9: Búsqueda del mejor modelo de clasificación con aprendizaje automático automatizado
-Módulo 10: Seguimiento del entrenamiento de modelos en cuadernos de Jupyter Notebook con MLflow
-Módulo 11: Ejecución de un script de entrenamiento como un trabajo de comando en Azure Machine Learning
-Módulo 12: Seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos
-Módulo 13: Ejecución de canalizaciones en Azure Machine Learning
-Módulo 14: Realización del ajuste de hiperparámetros con Azure Machine Learning
-Módulo 15: Implementación de un modelo en un punto de conexión en línea administrado
-Módulo 16: Implementación de un modelo en un punto de conexión por lotes
24 horas
Fecha de inicio
enero, febrero, marzo, abril, mayo, junio, julio, agosto, septiembre, octubre, noviembre, diciembre