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Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

  • Código del Curso M-DP100
  • Duración 3 días

Otros Métodos de Impartición

Método de Impartición

Este curso está disponible en los siguientes formatos:

  • Cerrado

    Cerrado

  • Clase de calendario

    Aprendizaje tradicional en el aula

  • Aprendizaje Virtual

    Aprendizaje virtual

Solicitar este curso en un formato de entrega diferente.

Con este curso adquirirás los conocimientos necesarios para utilizar e implementar Azure. De esta forma, podrás desarrollar, entrenar y desplegar soluciones de machine learning. El curso comienza con una visión general de los servicios de Azure. A partir de ahí, se enfoca en usar el servicio data science de Azure, el machine learning en Azure para la automatización de procesos.

Curso Cerrado (In-Company)

Debido a que nuestra formación es modular, nuestros responsables de formación e instructores pueden trabajar con usted y su equipo para detectar las necesidades formativas y adaptar un temario de forma rápida y rentable. Durante una formación cerrada, usted recibirá una formación de expertos en un curriculum adaptado a sus necesidades.

Calendario

Parte superior

Dirigido a

Parte superior

Este curso está dirigido a científicos de datos y a aquellos con responsabilidades significativas en el entrenamiento y la implementación de modelos de machine learning

Módulo 1: Data Science en Azure

Los estudiantes aprenderán sobre el proceso data science en Azure y el tratamiento de datos. Esto se aplica entonces para entender cómo los servicios de Azure pueden apoyar y aumentar el proceso del data science. Algunos de los puntos que se cubrirán en este curso son:

  • Introducir el Proceso Data Science
  • Obtener una descripción general de las opciones de Azure Data Science

Módulo 2: Data Science con Azure Machine Learning Service

Los estudiantes aprenderán a utilizar el servicio Azure Machine Learning para automatizar el proceso data sciente de principio a fin:

  • Introducir el servicio Azure Machine Learning (AML)
  • Registrar y desplegar modelos ML con el servicio AML

Módulo 3: Automatizar el machine learning con Azure Machine Learning Service

En este módulo, los estudiantes aprenderán sobre Machine Learning y cómo el AutoML y el HyperDrive del servicio Azure Machine Learning pueden automatizar algunas de las partes laboriosas de la misma:

  • Automatizar la selección del modelo de Machine Learning
  • Sintonización automática de hiperparámetros con HyperDrive

Módulo 4: Gestionar y supervisar los modelos de Machine Learning con el servicio Azure Machine Learning Service

En este módulo, el estudiante aprenderá a manejar y monitorear automáticamente los modelos de aprendizaje de máquinas en el servicio Azure Machine Learning:

  • Gestionar y supervisar los modelos de aprendizaje de máquinas

Pre-requisitos

Parte superior

Para realizar este curso es recomendable haber completado el curso Microsoft Azure Fundamentals o tener al menos:

  • Comprensión del data science, incluyendo cómo preparar datos, entrenar modelos y evaluar modelos de la competencia para seleccionar el mejor
  • Cómo aplicar el lenguaje de programación Python y usar sus librerías: pandas, scikit-learn, matplotlib, y seaborn
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