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

 

Calendario

FechaDuraciónHorarioModalidadMatrícula
03 de junio de 202424 horasLun a Jue, 9:00 - 15:00Aula virtualDescargar matrícula
03 de junio de 202424 horasLun a Jue, 9:00 - 15:00Aula virtualDescargar matrícula

Acerca del curso

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.

Preparación para el examen de certificación:

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

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.

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.

  • 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

Documentación oficial para el curso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure.

  • Formador certificado por Microsoft.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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