FORMACIÓN OFICIAL MICROSOFT | CURSOS EN MADRID

DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Duración: 20 horas

Curso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

La formación DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure enseña a aprovechar los conocimientos existentes de Python y el aprendizaje automático para administrar la preparación de datos, la formación e implementación de modelos y la supervisión de soluciones de aprendizaje automático en Microsoft Azure.

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Requisitos Previos

Antes de asistir al curso de Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure, los alumnos deben tener:

  • Un conocimiento fundamental de Microsoft Azure.
  • Experiencia en la escritura de código Python para trabajar con datos, utilizando bibliotecas como Numpy, Pandas y Matplotlib.
  • Comprensión de la ciencia de los datos incluyendo cómo preparar los datos, y entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando bibliotecas de aprendizaje automático comunes como Scikit-Learn, PyTorch, o Tensorflow.

Modalidad formativa

  • Presencial en Gadesoft: Madrid.
  • Presencial en cliente: En sus instalaciones. Toda la península.
  • Online Direct: Mediante herramientas de videoconferencia (Microsoft Teams), en directo con el instructor. Pantalla compartida, interacción, seguimiento total.

Objetivos

  • Aprender a operar soluciones con Azure Machine Learning.
  • Aprovechar el conocimiento existente de Python y el aprendizaje automático para administrar la ingestión y preparación de datos, la capacitación e implementación de modelos, y la monitorización de soluciones de Machine Learning en Microsoft Azure.

Contenidos

  • Manual oficial de Microsoft.>
  • Laboratorios de prácticas.
  • Opcional: Voucher de certificación.

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

  • 25 de noviembre de 2024
  • 9 de diciembre de 2024

Certificación

Este curso prepara para el examen de certificación oficial DP-100: Configuring and Operating Windows Virtual Desktop on Microsoft Azure que permite obtener la certificación oficial del mismo nombre.

TEMARIO

Modulo 1: Diseño de una solución de aprendizaje automático

  • Diseño de una estrategia de ingesta de datos para proyectos de aprendizaje automático
  • Diseño de una solución de entrenamiento de modelos de Machine Learning
  • Diseño de una solución de implementación de modelos
  • Diseño de una solución de operaciones de aprendizaje automático

Modulo 2: Exploración y configuración del área de trabajo de Azure Machine Learning

  • Exploración de recursos del área de trabajo de Azure Machine Learning
  • Exploración de las herramientas de desarrollo para la interacción de áreas de trabajo
  • Hacer que los datos estén disponibles en Azure Machine Learning
  • Trabajo con destinos de proceso en Azure Machine Learning
  • Trabajo con entornos en Azure Machine Learning

Modulo 3: Experimentación con Azure Machine Learning

  • Búsqueda del mejor modelo de clasificación con aprendizaje automático automatizado
    • Procesamiento previo de los datos y configuración
    • Ejecución de un experimento de aprendizaje automático automatizado
    • Evaluación y comparación de modelos
  • Seguimiento del entrenamiento de modelos en cuadernos de Jupyter Notebook con MLflow

Modulo 4: Optimización del entrenamiento de modelos con Azure Machine Learning

  • Ejecución de un script de entrenamiento como un trabajo de comando en Azure Machine Learning
  • Seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos
  • Realización del ajuste de hiperparámetros con Azure Machine Learning
  • Ejecución de canalizaciones en Azure Machine Learning

Modulo 5: Administración y revisión de modelos en Azure Machine Learning

  • Registro de un modelo de MLFlow en Azure Machine Learning
  • Crear y explorar el panel de inteligencia artificial responsable para un modelo en Azure Machine Learning

Modulo 6: Implementación y consumo de modelos con Azure Machine Learning

  • Implementación de un modelo en un punto de conexión en línea administrado
  • Implementación de un modelo en un punto de conexión por lotes
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