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Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung (berufsbezogenes Zertifikat)

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Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung (berufsbezogenes Zertifikat)

Bringen Sie Ihre Karriere mit Microsoft Azure-Kenntnissen voran.

Bereiten Sie sich mit diesen Kursen auf die Microsoft Azure Data Fundamentals DP-100 Zertifizierungsprüfung vor.

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Dozent: Microsoft

34.401 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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aus 618 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Verwalten Sie Azure-Ressourcen für maschinelles Lernen

  • Experimente durchführen und Modelle trainieren

  • Einsatz und Operationalisierung von Lösungen für ethisches maschinelles Lernen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Cloud-Management
  • Kategorie: Faltungsneuronale Netze
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Integration von Daten
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenspeicher
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Verantwortungsvolle AI
  • Kategorie: Lernen übertragen

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
  • Kategorie: Daten-Seen
  • Kategorie: Modell-Einsatz

Wichtige Details

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Wie Sie eine Arbeitsumgebung für Data Science Workloads auf Azure planen und erstellen

  • Wie Sie Datenexperimente durchführen und Vorhersagemodelle trainieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Faltungsneuronale Netze
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Databricks
Kategorie: Lernen übertragen
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Prädiktive Modellierung

Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie verschiedene Arten von Modellen für maschinelles Lernen

  • Wie Sie die automatisierte maschinelle Lernfunktion von Azure Machine Learning nutzen, um ein Vorhersagemodell zu trainieren und einzusetzen

  • Erstellen Sie Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering-Modelle mit dem Azure Machine Learning Designer

  • Nutzen Sie Azure Machine Learning, um Modelle zu erstellen und zu veröffentlichen, ohne Code zu schreiben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Cloud-Management
Kategorie: Databricks
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie Sie mit dem Azure Machine Learning Python SDK unternehmenstaugliche ML-Lösungen erstellen und verwalten können

  • Arbeiten mit Daten und Computern in Azure Machine Learning

  • Verwenden Sie das Azure Machine Learning SDK, um ein Modell zu trainieren. Modelle auswählen und sensible Daten schützen

  • Orchestrieren Sie Pipelines und stellen Sie maschinelle Lerndienste in Echtzeit mit Azure Machine Learning bereit

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Datenspeicher
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Cloud-Management
Kategorie: Databricks
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Führen Sie Data Science mit Azure Databricks durch

Führen Sie Data Science mit Azure Databricks durch

KURS 4, 26 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Nutzen Sie die Leistung von Apache Spark und leistungsstarken Clustern, die auf der Azure Databricks-Plattform laufen, um Data Science Workloads auszuführen.

  • Führen Sie maschinelles Lernen mit Azure Databricks durch. Arbeiten Sie mit benutzerdefinierten Funktionen (UDF) in Azure Databricks

  • Arbeiten Sie mit DataFrames in Azure Databricks. Verwenden Sie Azure Databricks und das Apache Spark-Notebook, um große Datenmengen zu verarbeiten

  • Einen Deltasee bauen und abfragen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Databricks
Kategorie: Verteiltes Rechnen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Große Daten
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: PySpark
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Daten-Pipelines

Was Sie lernen werden

  • Skizzieren Sie die wichtigsten Punkte, die im Kurs "Data Science on Microsoft Azure Exam" behandelt werden

  • Beschreiben Sie die besten Methoden zur Vorbereitung auf die Prüfung DP-100: Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung auf Azure

  • Beherrschen Sie die Fähigkeiten, die im DP-100 gemessen werden, nachweislich: Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung auf Azure

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Databricks
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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Lernender seit 2018
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Larry W.

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Häufig gestellte Fragen

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