DP-100T01 DESIGNING AND IMPLEMENTING A DATA SCIENCE SOLUTION ON AZURE
3 días Consultar fechas
Nivel: Avanzado
Área: Informática y Comunicaciones
ID: DP-100T01
Tipo de Formación: General-Abierta
Modalidad: Aula virtual/Presencial
PRÓXIMA CONVOCATORIA: 04/07/2022
Aprenda a operar soluciones de aprendizaje automático a escala de la nube con Azure Machine Learning. Este curso le enseña a aprovechar su conocimiento existente de Python y el aprendizaje automático para administrar la ingesta y preparación de datos, la capacitación e implementación de modelos, y la supervisión de soluciones de aprendizaje automático en Microsoft Azure.
AUDIENCIA
Este curso está diseñado para científicos de datos con conocimiento existente de Python y marcos de aprendizaje automático como Scikit-Learn, PyTorch y Tensorflow, que desean construir y operar soluciones de aprendizaje automático en la nube.
REQUISITOS PREVIOS
Los exitosos científicos de Azure Data comienzan este rol con un conocimiento fundamental de los conceptos de computación en nube, y experiencia en ciencia de datos generales y herramientas y técnicas de aprendizaje de máquinas.
Específicamente:
- Crear recursos de nube en Microsoft Azure.
- Usando Python para explorar y visualizar datos.
- Entrenamiento y validación de modelos de aprendizaje automático usando marcos comunes como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow.
MODALIDAD
Aula virtual / Presencial
DURACIÓN
3 DIAS
TEMARIO DEL CURSO
Módulo 1: Introducción a Azure Machine Learning
- Introducción a Azure Machine Learning
- Trabajar con Azure Machine Learning
Módulo 2: Herramientas visuales para Machine Learning
- Automated Machine Learning
- Diseñador de Azure Machine Learning
Módulo 3: Ejecución de experimentos y modelos de entrenamiento
- Introducción a los experimentos
- Entrenamiento y registro de modelos
Módulo 4: Trabajo con datos
- Trabajo con almacenes de datos
- Trabajo con conjuntos de datos
Módulo 5: Trabajo con procesos
- Trabajo con entornos
- Trabajo con destinos de proceso
Módulo 6: Orquestación de operaciones con canalizaciones
- Introducción a las canalizaciones
- Publicación y ejecución de canalizaciones
Módulo 7: Implementación y consumo de modelos
- Deducir en tiempo real
- Deducir por lotes
- Integración y entrega continuas
Módulo 8: Entrenamiento de modelos óptimos
- Ajuste de hiperparámetros
- Automated Machine Learning
Módulo 9: Aprendizaje automático responsable
- Privacidad diferencial
- Interpretabilidad del modelo
- Imparcialidad
Módulo 10: Supervisión de modelos
- Supervisión de modelos con Application Insights
- Supervisión del desfase de datos
¿Qué beneficios adicionales te ofrecemos?
- Modalidad: Aula Virtual en tiempo real – Video conferencia.
- Manual Oficial Microsoft en formato digital (dMOC)
- Acceso extendido al curso y laboratiorios durante 6 meses.
- Soporte Post-clase totalmente gratuito durante 6 meses.
- Formadores certificados Microsoft Certified Trainer.
- Centro examinador oficial.