Quali competenze sono richieste?

Solida base di data science (Python, notebook, modelli supervisionati/non), esperienza con Azure ML (workspace, compute, registri, pipeline) e concetti MLOps.

Com’è strutturato l’esame?

Domande a scelta multipla e scenari pratici su progettazione, training, deployment e monitoraggio di modelli. Durata e punteggio possono variare: verifica la pagina ufficiale.

Come prepararsi in modo efficace?

Segui un piano progressivo con laboratori in Azure ML: esperimenti, AutoML, pipeline, deployment, monitoraggio e Responsible AI; valida con mock test.

Guida all’esame DP-100: Azure Data Scientist Associate

Q: Chi dovrebbe sostenere il DP-100?

Data scientist e ML engineer che progettano, addestrano e distribuiscono modelli in Azure Machine Learning, con attenzione a MLOps e responsabilità dell’AI.

Obiettivi, competenze misurate, formato d’esame, risorse e piano di studio per progettare, addestrare e distribuire modelli con Azure Machine Learning.

Competenze misurate Piano di studio 2–4 settimane Vai al corso DP-100

A chi è rivolto e prerequisiti

Profili ideali

Data scientist e ML engineer in ambienti cloud.
Team che vogliono industrializzare il ML con pipeline e MLOps.
Professionisti che partono da DP-900 e puntano a produzione.

Prerequisiti

Python, notebook e basi di data science.
Concetti cloud su Azure; esperienza con Azure ML è un plus.
Conoscenza consigliata: AI-900 / DP-900.

Competenze misurate (overview)

Setup & dati

Workspace, compute, datastore/datasets; preparazione e versioning dei dati.

Training & AutoML

Esperimenti, run, tracking; AutoML, iperparametri, metriche e registrazione modelli.

Pipeline, deploy & MLOps

Pipeline orchestrate, deployment su endpoint/AKS, monitoraggio, drift, Responsible AI.

Confronti utili

AI-900 vs DP-100 — fondamentali AI vs data science su Azure
AI-102 vs DP-100 — AI engineering vs data science

Formato d’esame e iscrizione

Formato

Domande a scelta multipla e scenari pratici su Azure ML.
Durata indicativa: ~90–120 minuti (variabile).
Lingue: verifica la pagina ufficiale in fase di prenotazione.

Nota: dettagli e punteggio possono cambiare; controlla sempre il portale ufficiale.

Iscrizione

Account Microsoft; sessione online o in test center.
Documento di identità valido e ambiente conforme (online proctoring).

Preparati con il corso DP-100

Piano di studio (2–4 settimane)

2 settimane (intensivo)

Giorni 1–3: setup workspace/compute e gestione dati.
Giorni 4–7: training esperimenti & AutoML; registrazione modelli.
Giorni 8–10: pipeline e deployment.
Giorni 11–14: monitoraggio, Responsible AI, mock test.

4 settimane (standard)

Settimana 1: dati & ambienti.
Settimana 2: training & tuning.
Settimana 3: pipeline e deploy.
Settimana 4: MLOps, monitoraggio, simulazioni.

Apri il piano dettagliato Leggi le FAQ

Risorse consigliate

Azure Machine Learning

Guida pratica ad esperimenti, pipeline e deployment.

Apri la guida

FAQ & Glossario

Definizioni e risposte rapide su concetti e servizi Azure AI.

FAQ · Glossario

Laboratori e simulatori

Esercitazioni e mock test per validare la preparazione.

Vai al simulator

Pronto a portare i modelli in produzione?

Segui il corso ufficiale e certificati come Azure Data Scientist Associate.

Iscriviti al corso DP-100 Torna all’hub Azure AI

FAQ – Domande frequenti

Chi dovrebbe sostenere il DP-100?

Data scientist e ML engineer che vogliono operare con Azure ML end‑to‑end.

Quali prerequisiti sono consigliati?

Python, basi di ML, esperienza con Azure e servizi ML; AI-900/DP-900 sono utili.

Quanto dura l’esame e com’è strutturato?

Circa 90–120 minuti con domande a scelta multipla/scenari; verifica dettagli aggiornati sul portale ufficiale.

Come organizzare lo studio?

Segui il piano 2–4 settimane con laboratori pratici, pipeline e monitoraggio.