Dieses Professional Certificate richtet sich an Datenwissenschaftler mit vorhandenen Kenntnissen in Python und maschinellen Lern-Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow, die maschinelle Lernlösungen in der Cloud erstellen und betreiben möchten. In diesem Professional Certificate lernen die Teilnehmer, wie sie End-to-End-Lösungen in Microsoft Azure erstellen können. Sie lernen, wie man Azure-Ressourcen für maschinelles Lernen verwaltet, Experimente durchführt und Modelle trainiert, Lösungen für maschinelles Lernen einsetzt und operationalisiert sowie verantwortungsvolles maschinelles Lernen implementiert. Sie werden auch lernen, Azure Databricks zu verwenden, um Daten zu untersuchen, aufzubereiten und zu modellieren, und Databricks maschinelle Lernprozesse mit Azure Machine Learning zu integrieren Dieses Programm besteht aus 5 Kursen, die Sie auf die Prüfung DP-100 vorbereiten: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Die Zertifizierungsprüfung bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Wissen und Ihre Erfahrung beim Betrieb von maschinellen Lernlösungen in der Cloud mit Azure Machine Learning unter Beweis zu stellen. Mit diesem Professional Certificate 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. Am Ende dieses Programms werden Sie bereit sein, die DP-100-Prüfung abzulegen: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Praktisches Lernprojekt

Die Lernenden werden während des gesamten Programms an interaktiven Übungen teilnehmen, die ihnen die Möglichkeit bieten, das Gelernte zu üben und umzusetzen. Sie werden direkt im Azure-Portal arbeiten und die Microsoft Learn Sandbox nutzen. Dies ist eine kostenlose Umgebung, die es den Lernenden ermöglicht, Microsoft Azure zu erkunden und Microsoft Azure-Ressourcen und -Dienste in der Praxis zu nutzen. Wenn Sie zum Beispiel lernen, wie man ein tiefes neuronales Netzwerk trainiert, werden Sie in einer temporären Azure-Umgebung namens Sandbox arbeiten. Das Schöne daran ist, dass Sie mit echter Technologie arbeiten, aber in einer kontrollierten Umgebung, die es Ihnen ermöglicht, das Gelernte anzuwenden, und zwar in Ihrem eigenen Tempo. Sie benötigen ein Microsoft-Konto. Wenn Sie noch keines haben, können Sie sich kostenlos eines erstellen. Die Learn Sandbox ermöglicht einen kostenlosen, zeitlich begrenzten Zugriff auf ein Cloud-Abonnement, für das keine Kreditkarte erforderlich ist. Lernende können auf sichere Weise Ressourcen erforschen, erstellen und verwalten, ohne Angst haben zu müssen, dass Kosten anfallen oder die "Produktion unterbrochen wird".