- Manage Azure resources for machine learning
- Deploy and operationalize machine learning solutions
- Run experiments and train models
- Implement responsible machine learning
- Machine Learning
- Supervised Learning
- Regression Analysis
- regression
- Work with Data and Compute 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
Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Zertifikat über berufliche Qualifikation
Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Apply data science and machine learning to implement and run machine learning workloads on Azure.
von
Was Sie lernen werden
Manage Azure resources for machine learning
Run experiments and train models
Deploy and operationalize ethical machine learning solutions
How to plan and create a working environment for data science workloads on Azure and how to run data experiments and train predictive models.
Kompetenzen, die Sie erwerben

Über dieses Zertifikat über berufliche Qualifikation
Praktisches Lernprojekt
Learners will engage in interactive exercises throughout this program that offers opportunities to practice and implement what they are learning. They will work directly in the Azure Portal and use the Microsoft Learn Sandbox. This is a free environment that allows learners to explore Microsoft Azure and get hands-on with live Microsoft Azure resources and services. For example, when you learn about training a deep neural network; you will work in a temporary Azure environment called the Sandbox. The beauty about this is that you will be working with real technology but in a controlled environment, which allows you to apply what you learn, and at your own pace. You will need a Microsoft account. If you don't have one, you can create one for free. The Learn Sandbox allows free, fixed-time access to a cloud subscription with no credit card required. Learners can safely explore, create, and manage resources without the fear of incurring costs or "breaking production".
Some experience in training machine learning models with Python and open-source frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and Tensorflow.
Some experience in training machine learning models with Python and open-source frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and Tensorflow.
Was ist ein Zertifikat über eine berufliche Qualifikation
Erwerben Sie die Fähigkeiten, um für den Job bereit zu sein
Ob Sie eine neue Karriere einschlagen oder den Verlauf Ihrer aktuellen Karriere ändern möchten, Zertifikate über berufliche Qualifikationen von Coursera bereiten Sie auf Ihre jeweiligen Aufgaben vor. Lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo, wann und wo immer es für Sie am bequemsten ist. Melden Sie sich noch heute an und entdecken Sie im Rahmen einer 7-tägigen kostenlosen Testversion einen neuen Karriereweg. Sie können Ihr Lernen jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement beenden.
Praxisprojekte
Bringen Sie Ihre Fähigkeiten in praktischen Projekten zum Einsatz und erstellen Sie ein Portfolio, das potenziellen Arbeitgebern zeigt, dass Sie für den Job bereit sind. Sie müssen die Projekte bzw. das Projekt erfolgreich abschließen, um Ihr Zertifikat zu erhalten.
Erwerben Sie berufliche Qualifikationen
Wenn Sie alle Kurse des Programms abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, das Sie mit Ihrem beruflichen Netzwerk teilen können. Außerdem erhalten Sie Zugriff auf Ressourcen die Ihre Karriere unterstützen und Ihnen den Start in Ihre neue Karriere erleichtern. Für viele Zertifikate über eine berufliche Qualifikation gibt es Partner, die den Berechtigungsnachweis der Zertifikate über eine berufliche Qualifikation anerkennen, und andere können wiederum dabei helfen, Sie auf eine Zertifizierungsprüfung vorzubereiten. Weitere Informationen finden Sie auf der jeweiligen Seite zu dem entsprechenden Zertifikat über eine berufliche Qualifikation.

Es gibt 5 Kurse in dieser Zertifikat über berufliche Qualifikation
Create Machine Learning Models in Microsoft Azure
Machine learning is the foundation for predictive modeling and artificial intelligence. If you want to learn about both the underlying concepts and how to get into building models with the most common machine learning tools this path is for you. In this course, you will learn the core principles of machine learning and how to use common tools and frameworks to train, evaluate, and use machine learning models.
Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists
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.
Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure
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.
Perform data science with Azure Databricks
In this course, you will learn how to harness the power of Apache Spark and powerful clusters running on the Azure Databricks platform to run data science workloads in the cloud.
von

Microsoft
Our goal at Microsoft is to empower every individual and organization on the planet to achieve more.
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
How long does it take to complete the Professional Certificate?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Will I earn university credit for completing the Professional Certificate?
What will I be able to do upon completing the Professional Certificate?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.