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Corso MOC DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

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Il corso

Il Corso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure ti guida nella gestione completa di soluzioni di Machine Learning su Azure, consentendoti di applicare le tue conoscenze di Python e di ML per preparare e inserire i dati, addestrare e distribuire modelli, e monitorare le performance delle soluzioni sia su Microsoft Azure sia su Azure Databricks, offrendo un approccio pratico e tecnico per ottimizzare l’uso delle piattaforme cloud dedicate al data science.

Programma e obiettivi

Obiettivi
  • - Progettare soluzioni di machine learning su Azure, dalla gestione dei dati alla distribuzione dei modelli
  • - Creare e configurare un’area di lavoro Azure Machine Learning, definendo risorse, datastore, dataset e target di calcolo
  • - Addestrare e ottimizzare modelli con script, AutoML, MLflow e pipeline di machine learning
  • - Gestire e monitorare gli esperimenti, tracciando risultati, metriche e versioni dei modelli
  • - Distribuire i modelli su endpoint in tempo reale o in batch per l’inferenza
  • - Integrare Azure Machine Learning con Azure Databricks, per la gestione dei dati, l’addestramento e il tracciamento dei modelli

Ammissione e iscrizione

Prerequisiti
  • Per partecipare con profitto a questo corso è necessario possedere i seguenti prerequisiti:
  • - conoscenza basilare di Azure che si può ottenere frequentando il corso AZ-900 – Azure Fundamentals;
  • - esperienza di scrittura di codice Python per lavorare con i dati, utilizzando librerie come Numpy, Pandas e Matplotlib (guarda il nostro corso python);
  • - comprensione della scienza dei dati (incluso come preparare i dati e formare modelli di machine learning), usando le comuni librerie di machine learning come Scikit-Learn, PyTorch o Tensorflow.

Erogazione

Registrazioni

Rivedi le lezioni quando vuoi per 3 mesi.

Risorse

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