Microsoft-Zertifizierungen verschaffen Ihnen einen beruflichen Vorteil, indem sie einen weltweit anerkannten und von der Industrie bestätigten Nachweis über die Beherrschung von Fähigkeiten in digitalen und Cloud-Unternehmen liefern. In diesem Kurs bereiten Sie sich auf die Zertifizierungsprüfung DP-100 Azure Data Scientist Associate vor.

Sie werden Ihr Wissen auffrischen, wie Sie eine geeignete Arbeitsumgebung für Data Science Workloads auf Azure planen und erstellen, Datenexperimente durchführen und Vorhersagemodelle trainieren können. Außerdem lernen Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle verwalten, optimieren und in der Produktion einsetzen. Sie testen Ihr Wissen in einem Praxistest, der sich auf alle Hauptthemen der DP-100-Prüfung bezieht, um sicherzustellen, dass Sie gut auf den Erfolg der Zertifizierung vorbereitet sind. Außerdem erhalten Sie einen detaillierten Überblick über das Microsoft-Zertifizierungsprogramm und Ihre weiteren Karrieremöglichkeiten. Außerdem erhalten Sie Tipps und Tricks, Teststrategien, nützliche Ressourcen und Informationen darüber, wie Sie sich für die DP-100-Prüfung anmelden können. Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, sich für die DP-100-Prüfung anzumelden und diese abzulegen. Dies ist der fünfte Kurs eines fünfteiligen Programms, das Sie auf die DP-100-Prüfung vorbereitet: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure" vorzubereiten. Die Zertifizierungsprüfung bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Wissen und Ihre Erfahrung im Betrieb von maschinellen Lernlösungen in der Cloud mit Azure Machine Learning unter Beweis zu stellen. In dieser Spezialisierung lernen Sie, Ihre vorhandenen Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen zu nutzen, um die Datenaufnahme und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen in Microsoft Azure zu verwalten. Jeder Kurs vermittelt Ihnen die Konzepte und Fähigkeiten, die in der Prüfung geprüft werden. Diese Specializations richtet sich an Data Scientists mit vorhandenen Kenntnissen in Python und Machine Learning Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow, die Machine Learning-Lösungen in der Cloud erstellen und betreiben möchten. Es lehrt Datenwissenschaftler, wie sie End-to-End-Lösungen in Microsoft Azure erstellen können. Die Teilnehmer lernen, wie man Azure-Ressourcen für maschinelles Lernen verwaltet, Experimente durchführt und Modelle trainiert, Lösungen für maschinelles Lernen einsetzt und operationalisiert und verantwortungsvolles maschinelles Lernen implementiert. Sie lernen auch, Azure Databricks zu verwenden, um Daten zu erforschen, aufzubereiten und zu modellieren, und Databricks Prozesse für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning zu integrieren.