Courses and Conferences

DTI Main Reception

Do you need help?

  • Gregersensvej 8
  • 2630 Taastrup
Google MapsApple MapsRejseplanen
  • Forskerparken Fyn, Forskerparken 10F
  • 5230 Odense M
Google MapsApple MapsRejseplanen
  • Teknologiparken Kongsvang Allé 29
  • 8000 Aarhus C
Google MapsApple MapsRejseplanen
  • NordsøcentretPostboks 104
  • 9850Hirtshals
Google MapsApple MapsRejseplanen
  • Gammel Ålbovej 1
  • 6092Sønder Stenderup
Google MapsApple MapsRejseplanen

Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure [DP-100T01]

 

Få den nødvendige viden om, hvordan du bygger Machine Learning løsninger i skyen med Azure Machine Learning. Du lærer at udnytte din viden om Python og Machine Learning til at administrere dataindtagelse og -forberedelse, modeltræning og implementering og overvågning af Machine Learning løsninger i Azure.

Evaluation

3stars

All course activities vil be evaluated by the participants

The evaluation is based on: 4 participants

Azure Data Scientist

Microsoft har lanceret et kursus, som er målrettet rollen som Azure Data Scientist. En Azure Data Scientist anvender Machine Learning og AI teknikker til at designe modeller, der løbende oplæres, udvikles og implementeres.

Forudsætninger

Du forventes at have følgende forudsætrninger

  • Grundlæggende forståelse for databaser i Azure svarende til kurset Azure Data Fundamentals [DP-900T00]
  • Erfaring med at skrive Python kode til at arbejde med data, ved hjælp af biblioteker som Numpy, Pandas og Matplotlib.
  • Forståelse for data science herunder, hvordan du forbereder data og træner Machine Learning modeller ved hjælp af almindelige Machine Learning biblioteker som Scikit-Learn, PyTorch eller Tensorflow.

Deltagerprofil

Dette kursus er for dig, som arbejder med data science og har erfaring med Python og Machine Learning værktøjer som Scikit-Learn, PyTorch og TensorFlow, som gerne vil lære at bygge Machine Learning løsninger i skyen.

Indhold

Modul 1: Introduction to Azure Machine Learning
  • Getting started with Azure Machine Learning
  • Azure Machine Learning Tools
Modul 2: No-Code Machine Learning with Designer
  • Training Models with Designer
  • Publishing Models with Designer
Modul 3: Running Experiments and Traning Models
  • Introduction to Experiments
  • Training and Registering Models
Modul 4: Working with Data
  • Working with Datastores
  • Working with Datasets
Modul 5: Compute Contexts
  • Working with Environments
  • Working with Compute Targets
Modul 6: Orchestrating Operations with Pipelines
  • Introduction to Pipelines
  • Publishing and Running Pipelines
Modul 7: Deploying and Consuming Models
  • Real-time Inferencing
  • Batch Inferencing
Modul 8: Training Optimal Model
  • Hyperparameter Tuning
  • Automated Machine Learning
Modul 9: Interpreting Models
  • Introduction to Model Interpretation
  • using Model Explainers
Modul 10: Monitoring Models
  • Monitoring Models with Application Insights
  • Monitoring Data Drift

 

Certificering

Dette kursus leder hen mod eksamen DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Ved beståelse opnår du certificeringen Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate. Eksamen bestilles og betales særskilt.

Microsoft skriver følgende om denne eksamen:

  • This exam is for the Data Scientist role and the Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate certification.
  • The Azure Data Scientist applies their knowledge of data science and machine learning to implementing and running machine learning workloads on Azure; in particular, using Azure Machine Learning Service.
  • This entails planning and creating a suitable working environment for data science workloads on Azure, running data experiments and training predictive models, managing and optimizing models, and deploying machine learning models into production.

Læs mere om IT-certificering.

Underviser

Undervisningen varetages af en erfaren underviser fra Teknologisk Instituts netværk bestående af branchens dygtigste undervisere.

Do you have any course related questions, please contact