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

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Machine learning is at the core of artificial intelligence, and many modern applications and services depend on predictive machine learning models. Training a machine learning model is an iterative process that requires time and compute resources. Automated machine learning can help make it easier. In this course, you will learn how to use Azure Machine Learning to create and publish models without writing code.
This is the second 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“

General programming knowledge or experience would be beneficial. You need to have basic computer literacy and proficiency in the English language.

Ca. 11 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Identify different kinds of machine learning models
How to use the automated machine learning capability of Azure Machine Learning to train and deploy a predictive model
Create regression, classification, and clustering models using Azure Machine Learning designer
Use Azure Machine Learning to create and publish models without writing code

Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine Learning
regression
Microsoft Azure
Regression Analysis
Supervised Learning

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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

3 Stunden zum Abschließen

Use Automated Machine Learning in Azure Machine Learning

3 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 5 min), 8 Lektüren, 3 Quiz

3 Videos

Introduction to Create No-code Predictive Models with Azure Machine Learning1mAzure Machine Learning to Train and Deploy a Predictive Model2mWeekly Summary41

8 Lektüren

Course Syllabus10mHow to be successful in this course5mExercise Part 1: Create a Microsoft Azure Machine Learning Workspace 10mExercise Part 2: Create Compute Resources10mExercise Part 3: Explore Data10mExercise Part 4: Train a Machine Learning Model25mExercise Part 5: Deploy a Model as a Service 15mExercise Part 6: Clean-up10m

3 praktische Übungen

Exercise Quiz30mKnowledge Check15mTest Prep21m

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Create a Regression Model with Azure Machine Learning Designer

3 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 2 min), 8 Lektüren, 3 Quiz

2 Videos

What is Regression?1mWeekly Summary43

8 Lektüren

Exercise Part 1: Create a Microsoft Azure Machine Learning Workspace1mExercise Part 2: Create Compute Resources10mExercise Part 3: Explore Data15mExercise Part 4: Create and Run a Training Pipeline 18mExercise Part 5: Evaluate a Regression Model 10mExercise Part 6: Create an Inference Pipeline 12mExercise Part 7: Deploy a Predictive Service8mExercise Part 8: Clean-up 10m

3 praktische Übungen

Exercise Quiz30mKnowledge Check15mTest Prep21m

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Create a Classification Model with Azure AI

3 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 2 min), 8 Lektüren, 3 Quiz

2 Videos

What is Classification?1mWeekly Summary30

8 Lektüren

Exercise Part 1: Create an Azure Machine Learning Workspace10mExercise Part 2: Create Compute Resources10mExercise Part 3: Explore Data15mExercise Part 4: Create and Run a Training Pipeline18mExercise Part 5: Evaluate a Classification Model15mExercise Part 6: Create an Inference Pipeline12mExercise Part 7: Deploy a predictive service10mExercise Part 8: Clean-up10m

3 praktische Übungen

Exercise Quiz30mKnowledge Check15mTest Prep21m

Woche4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Create a Clustering Model with Azure AI

3 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 3 min), 9 Lektüren, 3 Quiz

3 Videos

What is Clustering?1mWeekly Summary55Course wrap-up1m

9 Lektüren

Exercise: Create a Microsoft Azure Machine Learning workspace8m Exercise Part 1: Create Compute Resources10mExercise Part 2: Explore Data 12mExercise Part 3: Create and Run a Training Pipeline 12mExercise Part 4: Evaluate a Classification Model 10mExercise Part 5: Create an Inference Pipeline 12mExercise Part 6: Deploy a Predictive Service 10mExercise Part 7: Clean-up 10mWhat to expect next10m

3 praktische Übungen

Exercise Quiz30mKnowledge Check15mTest Prep21m

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25,92 %
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von MO14. Jan. 2023

Great content with very helpful practical exercises

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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.
Who should take this course?
IT professionals interested in learning about the types of solutions artificial intelligence (AI) makes possible, and the services on Microsoft Azure that you can use to create them.
Working IT professionals looking for additional skills or credentials to demonstrate knowledge of common ML and AI workloads and how to implement them on Azure. IT professionals looking to specialize in the specific area of Artificial intelligence on Azure.
What will I learn from this course?
Machine learning is at the core of artificial intelligence, and many modern applications and services depend on predictive machine learning models. Training a machine learning model is an iterative process that requires time and compute resources. Automated machine learning can help make it easier. In this course, you will learn how to use Azure Machine Learning to create and publish models without writing code.
How long will it take to complete this course?
You should expect to spend at least an hour every week for four weeks to complete all aspects of this course.

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