DP-3007: Eseguire il training e distribuire un modello di Machine Learning con Azure Machine Learning

Il corso DP-3007: Addestrare e Distribuire un Modello di Machine Learning con Azure Machine Learning insegna ai professionisti come costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning utilizzando Azure Machine Learning. Questo corso pratico di 8 ore copre la configurazione del workspace, la configurazione del compute, lo sviluppo di script di training, il tracciamento degli esperimenti con MLflow e la distribuzione dei modelli su endpoint real-time utilizzando il Python SDK. Esamatic srl, Microsoft Learning Partner a Milano, eroga questo corso con Microsoft Certified Trainer.

• Credenziale Applied Skills: valida la competenza nell’addestramento e distribuzione di modelli ML con Azure Machine Learning
• Workspace Azure ML: configurazione ambiente, data asset e configurazione target di compute
• Addestramento Modelli: script di training, job di esperimenti e tuning degli iperparametri
• Integrazione MLflow: tracciamento esperimenti, logging metriche e gestione del model registry
• Distribuzione Modelli: endpoint real-time, distribuzioni online gestite e test di inferenza

Panoramica del Corso DP-3007 Addestrare e Distribuire Modelli ML con Azure ML

Azure Machine Learning è la piattaforma enterprise-grade di Microsoft per costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning su scala. Il corso DP-3007 fornisce esperienza end-to-end con il ciclo di vita ML — dalla configurazione del workspace e preparazione dei dati fino all’addestramento, valutazione e distribuzione in produzione dei modelli usando endpoint gestiti e l’Azure ML Python SDK.

Obiettivi Formativi

1. Configurare workspace e compute Azure ML — configurare workspace, creare istanze e cluster di compute e gestire le connessioni dati
2. Addestrare modelli di machine learning — scrivere script di training, inviare job di esperimenti e eseguire il tuning degli iperparametri
3. Tracciare esperimenti con MLflow — registrare metriche, parametri e artefatti usando l’integrazione MLflow per workflow ML riproducibili
4. Distribuire modelli su endpoint — registrare modelli, creare endpoint online gestiti e testare l’inferenza real-time

A Chi è Rivolto

Questo corso è progettato per data scientist, ML engineer e sviluppatori che desiderano mettere in produzione modelli di machine learning utilizzando la piattaforma gestita di Azure Machine Learning.

Vantaggi Professionali

Le competenze di MLOps e distribuzione modelli colmano il gap tra sperimentazione e AI in produzione. La credenziale Applied Skills DP-3007 valida la capacità pratica di addestrare e distribuire modelli ML su Azure — una competenza essenziale per machine learning engineer, data scientist e specialisti di piattaforme AI.

Prerequisiti

• Esperienza intermedia di programmazione Python
• Comprensione base dei concetti e algoritmi di machine learning
• Familiarità con il portale Azure e la gestione delle risorse
• Esperienza con la manipolazione dati usando pandas o librerie simili

Domande Frequenti

Cos’è la credenziale Applied Skills DP-3007?

Il DP-3007 è una credenziale Microsoft Applied Skills che valida la capacità pratica di addestrare e distribuire modelli di machine learning usando Azure Machine Learning. Si ottiene tramite una valutazione lab basata sulle performance.

Cos’è MLflow?

MLflow è una piattaforma open-source per la gestione del ciclo di vita ML, incluso il tracciamento degli esperimenti, il packaging dei modelli e la distribuzione. Azure Machine Learning fornisce l’integrazione nativa con MLflow per workflow semplificati.

Serve esperienza di data science per il DP-3007?

Sono richiesti concetti base di ML e competenze Python. Dovresti comprendere l’apprendimento supervisionato, la valutazione dei modelli e le librerie Python per i dati. Il corso si focalizza sulle competenze della piattaforma Azure ML piuttosto che sulla teoria ML.

La credenziale DP-3007 scade?

Le credenziali Microsoft Applied Skills sono valide per un anno dalla data di ottenimento e possono essere rinnovate tramite rivalutazione.