Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Durchgeführt von ETC
Beschreibung
In der heutigen datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, Datenwissenschaftslösungen effektiv zu entwerfen und zu implementieren, von entscheidender Bedeutung. Dieser Kurs "Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure" bietet dir die Möglichkeit, dein Wissen über Python und maschinelles Lernen in die Cloud zu bringen. Du wirst lernen, wie du Azure Machine Learning nutzen kannst, um skalierbare und leistungsstarke Lösungen zu entwickeln, die den Anforderungen moderner Unternehmen gerecht werden. Während des Kurses tauchst du tief in die verschiedenen Aspekte der Datenwissenschaft ein. Du beginnst mit der Datenerfassung und -aufbereitung, bevor du dich der Modellschulung und -bereitstellung widmest. Ein wichtiger Bestandteil des Kurses ist die Überwachung von maschinellen Lernlösungen, um sicherzustellen, dass sie effizient und zuverlässig arbeiten. Du wirst die Azure Machine Learning-Umgebung erkunden, die dir eine Vielzahl von Tools und Ressourcen zur Verfügung stellt, um deine Projekte zu unterstützen. Dabei lernst du, wie du Daten in Azure Machine Learning verwaltest, URIs verstehst und Datenspeicher sowie Datenassets erstellst. Zudem wirst du in der Lage sein, Rechenressourcen in Azure zu nutzen und mit den verschiedenen Berechnungsmöglichkeiten zu arbeiten, die dir zur Verfügung stehen. Das Experimentieren mit Azure Machine Learning wird dir helfen, die besten Klassifikationsmodelle zu finden und die Modelltrainings mithilfe von Jupyter Notebooks und MLflow zu verfolgen. Der Kurs bietet auch tiefere Einblicke in die Optimierung des Modelltrainings durch Hyperparameter-Tuning und die Verwendung von Pipelines. Diese Techniken sind entscheidend, um die Leistung deiner Modelle zu maximieren und sicherzustellen, dass sie in der Praxis gut funktionieren. Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein, Modelle erfolgreich zu registrieren, zu verwalten und bereitzustellen, sei es über verwaltete Online-Endpunkte oder Batch-Endpunkte. Darüber hinaus wirst du auch die Verantwortung für KI verstehen und lernen, wie du ein verantwortungsvolles KI-Dashboard für deine Modelle erstellen kannst. Mit diesem Kurs bist du bestens gerüstet, um Datenwissenschaftslösungen in der Cloud zu entwickeln und zu betreiben. Du wirst nicht nur die technischen Fähigkeiten erwerben, die du benötigst, sondern auch das Vertrauen, innovative Lösungen zu schaffen, die einen echten Mehrwert für dein Unternehmen bieten.
Tags
#Künstliche-Intelligenz #Cloud-Computing #Azure #Python #Machine-Learning #Maschinelles-Lernen #Data-Science #Datenaufbereitung #Datenwissenschaft #TensorflowTermine
Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler*innen, die bereits über fundierte Kenntnisse in Python und den gängigen Frameworks für maschinelles Lernen wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow verfügen. Wenn du daran interessiert bist, maschinelle Lernlösungen in der Cloud zu erstellen und zu betreiben, ist dieser Kurs genau das Richtige für dich. Vorkenntnisse in Cloud Computing und Erfahrung mit Datenanalyse sind ebenfalls von Vorteil.
In diesem Kurs geht es um die Entwicklung und Implementierung von Datenwissenschaftslösungen auf der Azure-Plattform. Datenwissenschaft umfasst die Anwendung von statistischen und mathematischen Methoden, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen. Azure Machine Learning ist ein cloudbasierter Dienst von Microsoft, der es dir ermöglicht, maschinelles Lernen effizient zu nutzen und Modelle zu erstellen, die auf großen Datensätzen basieren. Der Kurs behandelt alle Schritte von der Datenerfassung über die Modellierung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung der Lösungen.
- Was sind die Hauptkomponenten eines maschinellen Lernprojekts?
- Wie kannst du Daten in Azure Machine Learning verwalten?
- Welche Vorteile bietet die Verwendung von Pipelines im Modelltraining?
- Erkläre den Prozess des Hyperparameter-Tunings.
- Was ist MLflow und wie wird es in Azure Machine Learning verwendet?
- Wie kannst du ein Modell in Azure Machine Learning bereitstellen?
- Was versteht man unter Responsible AI und warum ist es wichtig?
- Welche Rechenressourcen stehen in Azure Machine Learning zur Verfügung?
- Wie funktioniert die Automatisierung bei der Modellauswahl in Azure?
- Was sind die Schritte zur Erstellung eines Datenspeichers in Azure Machine Learning?
