Il corso DP-100T01 ti aiuta a progettare e implementare prodotti di alta qualità soluzioni per la scienza dei dati su Azure. Imparerai a integrare i principi della scienza dei dati con Servizi di Azure e gestisci l'intero ciclo di vita di progetti di machine learning. Ideale per i data scientist esperti in Python e machine learning, questo corso copre l'inserimento dei dati, l'addestramento dei modelli, l'implementazione e il monitoraggio delle prestazioni. Padroneggiando Azure Funzionalità AI, migliorerai le tue prospettive di carriera e diventerai una risorsa per le organizzazioni basate sui dati. Resta qui per approfondire i dettagli del corso e portare le tue competenze a nuovi livelli.
In questo corso imparerai a progettare e implementare robusti soluzioni per la scienza dei dati in Azure, utilizzando il curriculum DP-100T01.
Otterrai informazioni sull'integrazione dei principi della scienza dei dati con Servizi di Azure per creare soluzioni di dati scalabili e ottimizzate.
Il corso enfatizza anche le migliori pratiche per sicurezza dei dati e conformità sfruttando al contempo le funzionalità di intelligenza artificiale di Azure per l'analisi avanzata.
Inizia un viaggio per dominare le soluzioni di machine learning su scala cloud con Apprendimento automatico di Azure in questo corso onnicomprensivo.
Se sei un scienziato dei dati con conoscenze esistenti di Pitone e machine learning, sei nel posto giusto. Qui imparerai come operare carichi di lavoro di machine learning su scala cloud utilizzando Azure Machine Learning.
Questo corso è progettato meticolosamente per aiutarti a gestire ogni aspetto dell'apprendimento automatico, dall'inserimento e preparazione dei dati a formazione per modelli, dispiegamentoe monitoraggio.
Azure Machine Learning offre una potente piattaforma per scalare i tuoi progetti di machine learning senza problemi. Potrai sfruttare le tue competenze Python esistenti per lavorare con i dati e creare modelli robusti in grado di gestire attività su larga scala.
Inoltre, il corso integra MLFlow per migliorare la gestione delle soluzioni di machine learning, rendendo più efficienti il monitoraggio degli esperimenti, il confezionamento del codice e la condivisione dei risultati.
Durante questo percorso, non solo approfondirai la tua comprensione di Azure Machine Learning, ma acquisirai anche competenze pratiche per implementare soluzioni di data science scalabili, affidabile, ed efficiente.
Che tu stia cercando di affinare le tue competenze o di avere un impatto significativo nella tua organizzazione, questo corso fornisce gli strumenti e le conoscenze di cui hai bisogno.
Acquisirai le competenze per gestire in modo efficiente l'intero ciclo di vita dei progetti di machine learning in Azure, da ingestione di dati a distribuzione del modello e monitoraggio.
Questo corso ti consente di utilizzare soluzioni di apprendimento automatico in un scala cloud usando Azure Machine Learning. Potrai sfruttare le tue risorse esistenti Python e apprendimento automatico conoscenze per semplificare gestione dei dati e modella i processi di formazione, assicurando che la tua soluzione di data science sia solida e scalabile.
Imparerai a gestire l'inserimento dei dati, a preparare i set di dati per l'analisi e a inserirli nei tuoi modelli. Inoltre, il corso ti guiderà nell'implementazione di questi modelli, assicurandoti che siano pronti per le applicazioni del mondo reale.
Migliorerai anche le tue abilità in monitoraggio della soluzione con Azure, che consente di tenere traccia delle prestazioni del modello e apportare le modifiche necessarie.
Se sei un data scientist con una solida conoscenza di Pitone e apprendimento automatico, questo corso è per te.
Partecipando, acquisirai le competenze per creare e gestire soluzioni di machine learning basate su cloud, che possono migliorare notevolmente la tua carriera.
La familiarità con framework come Scikit-Learn, PyTorch e TensorFlow è essenziale.
Questa sessione è ideale per scienziati dei dati che possiedono già una forte conoscenza di Pitone e framework di apprendimento automatico come Scikit-Learn, PyTorche TensorFlow. Se ti senti a tuo agio nel manipolare i dati e nell'esplorare modelli di machine learning usando Python, allora sei perfetto per questo corso.
Ci rivolgiamo a professionisti che non solo hanno familiarità con questi framework, ma sono anche entusiasti di estendere le proprie competenze nel campo della soluzioni basate su cloud. Concentrandosi su Microsoft Azure, imparerai come creare e gestire le tue soluzioni di machine learning in un ambiente cloud.
Questo corso è progettato per coloro che desiderano elevare le proprie capacità attuali e applicare le proprie conoscenze a piattaforme scalabili basate su cloud. Dovresti avere una solida conoscenza dei principi dell'apprendimento automatico ed essere abile nell'uso di framework come Scikit-Learn e TensorFlow.
Se stai cercando di migliorare la tua esperienza nell'utilizzo di soluzioni di machine learning in Azure, questo corso è per te. Ti guideremo attraverso le complessità dell'utilizzo di strumenti e servizi basati sul cloud per distribuire, monitorare e perfezionare i tuoi modelli di machine learning, assicurandoti di essere ben preparato ad affrontare le sfide del mondo reale nel campo della scienza dei dati.
Potenziare le tue capacità operative soluzioni di machine learning in Azure può migliorare notevolmente le tue prospettive di carriera nel campo della scienza dei dati. Se hai già familiarità con Python per esplorare i dati e avere un background in framework di apprendimento automatico come Scikit-Learn, PyTorch o Tensorflow, questo corso porterà la tua esperienza a un livello superiore.
Padroneggiando le complessità di progettazione e implementazione del machine learning per gestire i dati sulla piattaforma Azure, ti stai posizionando come una risorsa preziosa in qualsiasi organizzazione basata sui dati. La richiesta di professionisti capaci di creare soluzioni basate su cloud è in rapido aumento e la tua capacità di sfruttare i solidi strumenti di Azure può distinguerti.
Completamento del Nozioni fondamentali sull'intelligenza artificiale di Microsoft Azure (AI-900T00) o avere conoscenze equivalenti è consigliato a chi è nuovo alla scienza dei dati e all'apprendimento automatico. Queste conoscenze di base ti consentono di essere ben preparato ad affrontare attività più complesse come il monitoraggio con i servizi di Azure Machine Learning.
Prima di iniziare, assicurati di avere una solida conoscenza di nozioni di base sul cloud computing e sono competenti in Python per le attività come l'esplorazione dei dati e l'addestramento dei modelli.
Avrai anche bisogno di esperienza con framework di apprendimento automatico come Scikit-Learn, PyTorch o TensorFlow.
La familiarità con la creazione di risorse cloud di Azure e l'utilizzo dei contenitori sarà molto utile e, se sei nuovo in questo campo, è consigliabile completare un corso come AI-900T00: Microsoft Azure AI Fundamentals.
Padronanza di concetti fondamentali del cloud computing è essenziale per qualsiasi aspirante Azure Data Scientist. È necessaria una solida conoscenza di come l'apprendimento automatico si integra con Azure, consentendoti di sfruttare efficacemente il cloud per la creazione e l'implementazione di modelli.
Comprensione processi di ingestione dei dati e i framework all'interno di Azure sono fondamentali, in quanto consentono di gestire set di dati di grandi dimensioni e semplificare i flussi di lavoro.
Dovresti essere esperto in scienza generale dei dati e strumenti di apprendimento automatico. Familiarità con Pitone è particolarmente importante per l'esplorazione dei dati e l'addestramento dei modelli. Dovrai anche sapere come creare e gestire risorse cloud in Azure, che costituisce la spina dorsale della tua infrastruttura di data science.
Esperienza con contenitori è un altro requisito fondamentale. I contenitori aiutano a implementare e scalare i modelli di machine learning in modo efficiente, garantendo che le soluzioni siano robuste e facilmente gestibili.
Completare un corso come Nozioni fondamentali sull'intelligenza artificiale di Microsoft Azure può fornire una solida base se sei nuovo nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico. Questo corso offre informazioni preziose sulle funzionalità di Azure e sui principi fondamentali dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, preparandoti al successo in argomenti più avanzati.
Per eccellere come Scienziato dei dati di Azure, è necessario raccogliere e padroneggiare diversi materiali preparatori chiave. Innanzitutto, una solida base in cloud computing è essenziale. Sapere come creare e gestire risorse cloud in Azure ti consentirà di sfruttare le funzionalità su scala cloud di Azure Machine Learning.
Le tue conoscenze esistenti in Pitone sarà essenziale, soprattutto per le attività di esplorazione e manipolazione dei dati. Competenza con framework comuni come Scikit-Learn, PyTorche TensorFlow è necessario. Questi strumenti sono parte integrante della creazione di solidi modelli di machine learning.
Esperienza nella creazione e gestione contenitori in Azure sarà anche vantaggioso, in quanto consente un'implementazione scalabile ed efficiente di soluzioni di apprendimento automatico.
Se non conosci la scienza dei dati e l'apprendimento automatico, valuta la possibilità di completare il Nozioni fondamentali sull'intelligenza artificiale di Microsoft Azure corso. Questo corso ti fornirà una conoscenza approfondita dei servizi di intelligenza artificiale e machine learning di Azure, aiutandoti a usarli in modo efficace.
Per i data scientist esperti, la pratica continua con Azure Machine Learning ti aiuterà a perfezionare le tue competenze. Partecipa a progetti pratici e scenari reali per consolidare la tua comprensione e migliorare le tue competenze.
Quando ti prepari per l'esame DP-100, dovrai comprendere obiettivi principali, ad esempio la progettazione e la preparazione di una soluzione di machine learning in Azure. L'esame valuta anche la tua capacità di esplora i dati, addestra i modelli e li implementa in modo efficace.
Conoscere il formato di valutazione ti aiuterà a concentrare i tuoi studi sull'implementazione, la riqualificazione e gestione di modelli di machine learning nell'ambiente Azure.
Dovrai dimostrare una solida conoscenza della progettazione e della preparazione di soluzioni di machine learning in Azure per eccellere nell'esame DP-100. Gli obiettivi dell'esame sottolineano la tua capacità di progettare e implementare una soluzione di data science usando Azure Machine Learning su scala cloud.
Dovresti essere esperto in esplorazione dei dati, che prevede la comprensione e la preparazione di set di dati per l'analisi. Ciò include la pulizia dei dati, trasformazionee ingegneria delle funzionalità per assicurarsi che i dati siano pronti per formazione per modelli.
I modelli di formazione sono un'altra area critica. Dovrai gestire vari modelli di machine learning, assicurandoti che siano addestrati in modo efficace utilizzando la piattaforma di Azure. Ciò comporta la selezione di algoritmi appropriati, ottimizzazione degli iperparametrie valutazione delle prestazioni del modello.
Anche l'implementazione e la riqualificazione sono componenti chiave. L'esame valuta le tue competenze in implementazione di modelli di machine learning agli ambienti di produzione e alla configurazione di pipeline per riqualificazione continua e miglioramenti. Dovresti avere dimestichezza con i servizi di Azure Machine Learning per automatizzare questi processi, garantendo che i modelli rimangano accurati e aggiornati.
Infine, la gestione dei dati e soluzioni operative di machine learning su scala cloud sono essenziali. Dovrai dimostrare di saper usare gli strumenti e i servizi di Azure per gestire set di dati di grandi dimensioni e calcoli complessi in modo efficiente, garantendo soluzioni solide e scalabili.
L'esame DP-100 misura le tue capacità di progettazione, attuazionee soluzioni di data science operative su Azure, focalizzate su aree come esplorazione dei dati, formazione per modelli, dispiegamentoe miglioramento continuo. Il formato di valutazione valuta la tua capacità di progettare e preparare un soluzione di machine learning su Azure, assicurandoti di poter gestire varie fasi di un progetto di scienza dei dati efficacemente.
Dimostrerai competenza in esplorazione dei dati, un passaggio essenziale per comprendere il set di dati e identificare modelli o anomalie. L'implementazione della formazione sui modelli è una parte fondamentale dell'esame, in cui dimostrerai le tue capacità nella creazione e nella messa a punto di modelli di machine learning. La preparazione di questi modelli per l'implementazione, un altro componente chiave, mette alla prova la capacità di passare senza problemi dai modelli di sviluppo a quelli di produzione.
L'esame include anche attività relative alla distribuzione e alla riqualificazione dei modelli di machine learning all'interno di un ambiente Azure. L'utilizzo di queste soluzioni su scala cloud garantisce la gestione efficiente di set di dati di grandi dimensioni e modelli complessi. Dovrai dimostrare competenza nella gestione dell'inserimento, della preparazione, dell'addestramento dei modelli, della distribuzione e del monitoraggio dei dati utilizzando Azure Machine Learning.
Probabilmente hai molte domande sulla progettazione e l'implementazione di soluzioni di data science in Azure. Questa sezione delle domande frequenti affronta argomenti comuni come prerequisiti, contenuto del corsoe certificazioni per aiutarti a navigare nel corso DP-100T01 e nel processo di certificazione.
Entriamo nelle tue domande più urgenti e forniamo risposte chiare.
Hai domande sulla progettazione e l'implementazione di soluzioni di data science in Azure? Non sei solo. Molti data scientist si chiedono come sfruttare l'apprendimento automatico su larga scala utilizzando Apprendimento automatico di Azure. Questo corso fornisce una guida completa sulla creazione, l'implementazione e il monitoraggio soluzioni di machine learning.
Imparerai a usare gli strumenti di Azure per creare modelli scalabili, semplificando la gestione di set di dati di grandi dimensioni e algoritmi complessi.
I prerequisiti per il corso includono una conoscenza di base di concetti di scienza dei dati e familiarità con i servizi di Azure. Il contenuto del corso copre tutto, dalla preparazione dei dati a distribuzione del modello. Otterrai anche esperienza pratica con il servizio Azure Machine Learning, che lo rende perfetto per chi desidera implementare soluzioni end-to-end.
Le opzioni di certificazione includono Esame DP-100, che convalida le tue competenze nella progettazione e implementazione di soluzioni di data science in Azure. Per prepararti, troverai una serie di risorse, tra cui tutorial online e esami pratici. Una volta ottenuta la certificazione, dovrai rinnovarla periodicamente per rimanere aggiornato sulle nuove funzionalità e sugli aggiornamenti.
L'iscrizione è semplice: è sufficiente registrarsi tramite il portale di formazione di Microsoft. Il corso è disponibile in vari formati, tra cui online e formazione con istruttore, permettendoti di scegliere ciò che si adatta meglio al tuo programma e al tuo stile di apprendimento.
Stai progettando e implementando una soluzione di data science in Azure creando pipeline di dati, eseguendo la preelaborazione dei dati e l'ingegneria delle funzionalità. Quindi, usi Azure ML per l'addestramento dei modelli, la distribuzione dei modelli e la valutazione dei modelli per garantire l'affidabilità.
Troverai l'esame DP-100 moderatamente impegnativo. Il formato dell'esame richiede una solida gestione del tempo. Usa risorse di studio come un programma dettagliato, domande di esempio e test pratici. Anche gli scenari del mondo reale aiutano. La preparazione è fondamentale per il passaggio.
Sì, la certificazione Azure Data Science vale la pena. Aumenta le prospettive salariali, soddisfa l'elevata domanda del settore, offre abbondanti risorse di apprendimento, migliora l'avanzamento di carriera, convalida le competenze, apre opportunità di lavoro e giustifica il costo della certificazione.
Per il DP-100, sono necessari circa 700 punti per passare, ma Microsoft non rivela il punteggio esatto. La struttura dell'esame, la validità del punteggio, la politica di ripetizione, i criteri di punteggio, la durata dell'esame, le risorse di studio e il formato dell'esame hanno tutti un ruolo.
