DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01)

Ziele

Dieser Kurs DP-100 vermittelt das notwendige Wissen darüber, wie Sie Azure-Dienste zur Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von automatisierten Lernlösungen nutzen können. Der Kurs beginnt mit einem Überblick über Azure-Dienste, die die Datenverarbeitung unterstützen. Dort wird der Fokus auf die Nutzung von Azures führendem Data Science Service, dem Azure Machine Learning Service gelegt, um die Data Science Pipeline zu automatisieren. Dieser Kurs konzentriert sich auf Azure und nicht auf die Datenverarbeitung.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Datenspezialisten und Personen mit hoher Verantwortung für die Entwicklung und den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens.

Voraussetzungen

Kenntnisse der Datenverarbeitung.

Agenda

Einstieg mit Azure Machine Learning

• Einführung in Azure Machine Learning
• Mit Azure Machine Learning arbeiten

Visual Tools für Machine Learning

• Automatisiertes Machine Learning
• Azure-Machine Learning-Designer

Durchführen von Experimenten und Models trainieren

• Einführung in Experimente
• Trainieren und Registrieren von Models

Arbeiten mit Daten

• Arbeiten mit Datenspeichern
• Arbeiten mit Datasets

Arbeiten mit Compute

• Arbeiten mit Umgebungen
• Arbeiten mit Compute Targets

Orchestrierung von Vorgängen mit Pipelines

• Einführung in Pipelines
• Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines

Bereitstellen und Nutzung von Models

• Inferencing in Echtzeit
• Batch-Inferencing
• Continuous Integration und Delivery

Training optimaler Modelle

• Abstimmung von Hyperparametern
• Automatisiertes Machine Learning

Verantwortungsvolles Machine Learning

• Differenzieller Datenschutz
• Model-Interpretierbarkeit
• Fairness

Monitoring Models

• Models mit Application Insights überwachen
• Überwachen von Datendrift