Name: Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure
Rating: 4.6

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Zertifikat über berufliche Qualifikation

4.6

Sterne

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Microsoft

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Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Zertifikat über berufliche QualifikationMicrosoft

Über diesen Kurs

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Azure Machine Learning is a cloud platform for training, deploying, managing, and monitoring machine learning models. In this course, you will learn how to use the Azure Machine Learning Python SDK to create and manage enterprise-ready ML solutions.
This is the third course in a five-course program that prepares you to take the DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azurecertification exam.

The certification exam is an opportunity to prove knowledge and expertise operate machine learning solutions at a cloud-scale using Azure Machine Learning. This specialization teaches you to leverage your existing knowledge of Python and machine learning to manage data ingestion and preparation, model training and deployment, and machine learning solution monitoring in Microsoft Azure. Each course teaches you the concepts and skills that are measured by the exam. 

This Specialization is intended for data scientists with existing knowledge of Python and machine learning frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and Tensorflow, who want to build and operate machine learning solutions in the cloud. It teaches data scientists how to create end-to-end solutions in Microsoft Azure. Students will learn how to manage Azure resources for machine learning; run experiments and train models; deploy and operationalize machine learning solutions, and implement responsible machine learning. They will also learn to use Azure Databricks to explore, prepare, and model data; and integrate Databricks machine learning processes with Azure Machine Learning.

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Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Zertifikat über berufliche Qualifikation

Stufe „Mittel“

Experience of training machine learning models with Python and open-source frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and Tensorflow.

Ca. 31 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Learn how to use the Azure Machine Learning Python SDK to create and manage enterprise-ready ML solutions
Work with Data and Computer in Azure Machine Learning
Use the Azure Machine Learning SDK to train a model. Select models and protect sensitive data
Orchestrate pipelines and deploy real-time machine learning services with Azure Machine Learning

Kompetenzen, die Sie erwerben

Modeling
Microsoft Azure
Data Security
Machine Learning

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Dozent

Microsoft

230.628 Lernende

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Our goal at Microsoft is to empower every individual and organization on the planet to achieve more.

In this next revolution of digital transformation, growth is being driven by technology. Our integrated cloud approach creates an unmatched platform for digital transformation. We address the real-world needs of customers by seamlessly integrating Microsoft 365, Dynamics 365, LinkedIn, GitHub, Microsoft Power Platform, and Azure to unlock business value for every organization—from large enterprises to family-run businesses. The backbone and foundation of this is Azure.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Use the Azure Machine Learning SDK to train a model

Azure Machine Learning provides a cloud-based platform for training, deploying, and managing machine learning models. In this module, you will learn how to provision an Azure Machine Learning workspace. You will use tools and interfaces to work with Azure Machine Learning and run code-based experiments in an Azure Machine Learning workspace. finally, you will learn how to use Azure Machine Learning to train a model and register it in a workspace.

6 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 21 min), 9 Lektüren, 6 Quiz

8 Videos

Introduction to Modern Data Warehouse Analytics in Azure3mLesson introduction57Azure Machine Learning workspaces2mAzure Machine Learning tools and interfaces8mAzure Machine Learning experiments4mLesson summary17Lesson Introduction35Lesson summary17

9 Lektüren

Course Syllabus30mHow to be successful in this course5mExercise - Create a workspace30mExercise - Run experiments30mAdditional Reading10mRun a training script30mUsing script parameters30mRegistering models30mExercise - Training and registering a model30m

6 praktische Übungen

Exercise quiz2mExercise quiz2mKnowledge check15mExercise quiz2mKnowledge check15mTest prep45m

Woche2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Work with Data and Compute in Azure Machine Learning

5 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 9 min), 9 Lektüren, 5 Quiz

8 Videos

Lesson Introduction25Introduction to datastores1mUse datastores1mLesson summary22Lesson introduction34Environments in Azure Machine Learning1mIntroduction to compute targets2mLesson summary28

9 Lektüren

Introduction to datasets30mUse datasets30mExercise - Work with data30mAdditional Reading10mCreating environments30mCreate compute targets30mUse compute targets30mExercise - Work with Compute Contexts30mAdditional reading10m

5 praktische Übungen

Exercise quiz2mKnowledge check15mExercise quiz2mKnowledge check15mTest prep45m

Woche3

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Orchestrate pipelines and deploy real-time machine learning services with Azure Machine Learning

6 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 7 min), 10 Lektüren, 5 Quiz

7 Videos

Lesson introduction1mIntroduction to pipelines1mPass data between pipeline steps1mLesson summary9Lesson Introduction39Troubleshoot service deployment1mLesson summary15

10 Lektüren

OutputFileDatasetConfig Step Inputs and Outputs10mReuse pipeline steps30mPublish pipelines30mUse pipeline parameters30mSchedule pipelines30mExercise - Create a pipeline30mAdditional Reading10mDeploy a model as a real-time service30mConsume a real-time inferencing service30mExercise - Deploy a model as a real-time service30m

5 praktische Übungen

Exercise quiz2mKnowledge check18mExercise quiz2mKnowledge check15mTest prep45m

Woche4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Deploy batch inference pipelines and tune hyperparameters with Azure Machine Learning

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 6 min), 6 Lektüren, 5 Quiz

6 Videos

Lesson introduction44Lesson Summery12Lesson introduction2mDefining a search space1mConfiguring early termination1mLesson summary15

6 Lektüren

Creating a batch inference pipeline30mPublishing a batch inference pipeline30mExercise - Create a batch inference pipeline30mConfiguring sampling30mRunning a hyperparameter tuning experiment30mExercise - Tune hyperparameters30m

5 praktische Übungen

Exercise quiz2mKnowledge check15mExercise quiz2mKnowledge check15mTest prep45m

Woche5

Woche 5

5 Stunden zum Abschließen

Select models and protect sensitive data

5 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 15 min), 8 Lektüren, 7 Quiz

13 Videos

Lesson introduction53Automated machine learning tasks and algorithms1mPreprocessing and featurization1mLesson summary20Lesson introduction1mUnderstand differential privacy36Configure data privacy parameters1mLesson Summery26Lesson introduction45Feature importance3mUsing explainers2mVisualizing explanations38Lesson summary30

8 Lektüren

Running automated machine learning experiments30mExercise - Using automated machine learning30mAdditional Reading10mExercise - Use differential privacy10mAdditional Reading10mCreating explanations30mExercise - Interpret models30mAdditional Reading10m

7 praktische Übungen

Exercise quiz2mKnowledge check15mExercise quiz2mKnowledge check15mExercise quiz2mKnowledge check15mTest prep45m

Woche6

Woche 6

5 Stunden zum Abschließen

Monitor machine learning deployments

Machine learning models can often encapsulate unintentional bias that results in unfairness. In this module, you will learn how to use Fairlearn and Azure Machine Learning to detect and mitigate unfairness in your models. You will learn how to use telemetry to understand how a machine learning model is being used once it has been deployed into production. Finally, you will learn how to monitor data drift to ensure your model continues to predict accurately.

5 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 21 min), 8 Lektüren, 7 Quiz

13 Videos

Lesson introduction50Consider model fairness5mAnalyze model fairness with Fairlearn1mMitigate unfairness with Fairlearn3mLesson summary21Lesson introduction49Enable Application Insights1mLesson summary26Lesson introduction1mCreating a data drift monitor1mScheduling alerts1mLesson summary31Congratulations58

8 Lektüren

Exercise - Use Fairlearn with Azure Machine Learning30mAdditional Reading10mCapture and view telemetry30mExercise - Monitor a model30mAdditional Reading10mExercise - Monitor data drift30mAdditional Reading10mNext steps30m

7 praktische Übungen

Exercise quiz2mKnowledge check15mExercise quiz2mKnowledge check15mExercise quiz2mKnowledge check15mTest prep45m

Über den Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Zertifikat über berufliche Qualifikation

This Professional Certificate is intended for data scientists with existing knowledge of Python and machine learning frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and Tensorflow, who want to build and operate machine learning solutions in the cloud. This Professional Certificate teaches learners how to create end-to-end solutions in Microsoft Azure. They will learn how to manage Azure resources for machine learning; run experiments and train models; deploy and operationalize machine learning solutions; and implement responsible machine learning. They will also learn to use Azure Databricks to explore, prepare, and model data; and integrate Databricks machine learning processes with Azure Machine Learning. This program consists of 5 courses to help prepare you to take the Exam DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. The certification exam is an opportunity to prove knowledge and expertise operate machine learning solutions at cloud scale using Azure Machine Learning. This Professional Certificate teaches you to leverage your existing knowledge of Python and machine learning to manage data ingestion and preparation, model training and deployment, and machine learning solution monitoring in Microsoft Azure. Each course teaches you the concepts and skills that are measured by the exam. By the end of this program, you will be ready to take the DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich dieses Zertifikat abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse des Zertifikats und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie lediglich den Inhalt des Kurses lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

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Deploy batch inference pipelines and tune hyperparameters with Azure Machine Learning

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Monitor machine learning deployments

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