DP-100T01: Designing and Implementing a Data Science solution on Azure
Acerca del curso
Aprenda a operar soluciones de aprendizaje automático a escala de la nube con Azure Machine Learning. Este curso le enseña a aprovechar su 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 en Microsoft Azure.
Próximas convocatorias
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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 desean construir y operar soluciones de aprendizaje automático en la nube.
- 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
- Documentación Oficial de Microsoft en formato digital: DP-100T01: Designing and Implementing a Data Science solution on Azure
- Acceso a laboratorios remotos oficiales durante 180 días
- 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
Preparación para el examen:
Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Los candidatos a este examen deben tener experiencia en la aplicación de ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Microsoft Azure.
Entre las responsabilidades de este rol está el planeamiento y la creación de un entorno de trabajo adecuado para las cargas de trabajo de ciencia de datos en Azure. Ejecutan experimentos de datos y entrenan modelos predictivos. Además, administran, optimizan e implementan modelos de Machine Learning en producción.
Los candidatos a la certificación Azure Data Scientist Associate deben tener experiencia en la aplicación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Azure.
Módulo 1: Introducción a Azure Machine Learning
- Introducción a Azure Machine Learning
- Trabajar con Azure Machine Learning
Laboratorio: Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning
Módulo 2: Herramientas visuales para Machine Learning
- Automated Machine Learning
- Diseñador de Azure Machine Learning
Laboratorio: Uso del aprendizaje automático automatizado
Laboratorio: Uso del diseñador de Azure Machine Learning
Módulo 3: Ejecución de experimentos y modelos de entrenamiento
- Introducción a los experimentos
- Entrenamiento y registro de modelos
Laboratorio: Entrenamiento de modelos
Laboratorio: Ejecución de experimentos
Módulo 4: Trabajo con datos
- Trabajo con almacenes de datos
- Trabajo con conjuntos de datos
Laboratorio: Trabajo con datos
Módulo 5: Trabajo con procesos
- Trabajo con entornos
- Trabajo con destinos de proceso
Laboratorio: Trabajo con procesos
Módulo 6: Orquestación de operaciones con canalizaciones
- Introducción a las canalizaciones
- Publicación y ejecución de canalizaciones
Laboratorio: Creación de una canalización
Módulo 7: Implementación y consumo de modelos
- Inferencia en tiempo real
- Inferencia por lotes
- Integración y entrega continuas
Laboratorio: Creación de un servicio de inferencia en tiempo real
Laboratorio: Creación de un servicio de inferencia por lotes
Módulo 8: Entrenamiento de modelos óptimos
- Ajuste de hiperparámetros
- Automated Machine Learning
Laboratorio: Uso del aprendizaje automático automatizado desde el SDK
Laboratorio: Ajuste de hiperparámetros
Módulo 9: Aprendizaje automático responsable
- Privacidad diferencial
- Interpretabilidad del modelo
- Imparcialidad
Laboratorio: Análisis de la privacidad diferencial
Laboratorio: Interpretación de modelos
Laboratorio: Detección y mitigación de la parcialidad
Módulo 10: Supervisión de modelos
- Supervisión de modelos con Application Insights
- Supervisión del desfase de datos
Laboratorio: Supervisión del desfase de datos
Laboratorio: Supervisión de un modelo con Application Insights
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