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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

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4.2

(514 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Faltungsneuronale Netzwerke
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
  • Kategorie: Verteiltes Rechnen
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Verantwortungsvolle KI
  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Virtuelle Maschinen
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: Lernen übertragen
  • Kategorie: Informationen zum Datenschutz
  • Kategorie: Software für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
  • Kategorie: Modell-Bereitstellung
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Modell Bewertung

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch

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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: Regressionsanalyse
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Faltungsneuronale Netzwerke
Kategorie: Lernen übertragen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Bildanalyse
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: Microsoft Azure
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Virtuelle Maschinen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen

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: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung

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: Datenbausteine
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Big Data
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: PySpark
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Verteiltes Rechnen
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Software für maschinelles Lernen

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: Maschinelles Lernen
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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