TERMIN
22-05 – 24-05-2024
Zobacz pozostałe terminy

TRYB SZKOLENIA
Distance Learning
Sprawdź szkolenia stacjonarne

Lokalizacja Termin Cena Wybierz
{{place.city}}
{{ event_pack_item.event_details.education_center.name }} ???
Nowość {{place.price}} netto
{{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
Skontaktuj się z nami
Dostępne terminy:
DISTANCE LEARNING2024-05-22 - 2024-05-24
DISTANCE LEARNING2024-06-12 - 2024-06-14
DISTANCE LEARNING2024-07-17 - 2024-07-19
Lokalizacja i termin do uzgodnienia
Nowość {{place.price}} netto {{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
  • Liczba miejsc (dostępnych: {{ basketAddItem.free_seats}})
    {{ basketAddItem.city }}
    {{ basketAddItem.date }}
    Dodaj do koszyka LUB Zarezerwuj szkolenie
    Dodano do koszyka
    Liczba miejsc xxxxxxxxxx

Żeby dowiedzieć się, czy dane szkolenie będzie realizowane stacjonarnie skontaktuj się ze swoim Opiekunem lub zadaj pytanie przez Formularz kontaktowy

Szkolenie / Big Data...

Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Pakiety e-learning

Autoryzowane szkolenie Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100 szkolenie w formule Distance Learning.

Promocja voucher

 

Data scientists - docelowa grupa odbiorców.

 

 

 

Przeznaczenie szkolenia

Szkolenie skierowane do osób zainteresowanych podniesieniem swojej wiedzy i umiejętności w zakresie modeli uczenia maszynowego, w szczególności jest skierowany do naukowców zajmujących się danymi i osób odpowiedzialnych za szkolenia i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.

Kurs obejmuje takie zagadnienia jak:

  • proces nauki danych i rola naukowca danych, jest to następnie stosowane do zrozumienia, w jaki sposób usługi Azure mogą wspierać i rozszerzać proces nauki danych

  • korzystanie z usługi Azure Machine Learning do automatyzacji procesu nauki danych od końca do końca

  • proces uczenia maszynowego oraz  jak usługi AutoML i HyperDrive usługi Azure Machine Learning mogą zautomatyzować niektóre z pracochłonnych jego części

  • automatyczne zarządzanie i monitorowanie modeli uczenia maszynowego w usłudze Azure Machine Learning

Korzyści wynikające z ukończenia szkolenia

Uzyskanie niezbędnej wiedzy na temat korzystania z usług Azure do opracowywania, szkolenia i wdrażania rozwiązań do uczenia maszynowego. Kurs rozpoczyna się od przeglądu usług Azure obsługujących naukę danych. Od tego momentu koncentruje się na korzystaniu z usługi Azure Machine Learning, najważniejszej usługi do nauki danych Azure, w celu automatyzacji procesu nauki danych. Kurs koncentruje się na platformie Azure i nie uczy ucznia, jak robić naukę o danych. Zakłada się, że studenci już o tym wiedzą.

Metoda egzaminowania

Egzamin w formie on-line. Zapis na stronie https://home.pearsonvue.com/Clients/Microsoft.aspx

 

Oczekiwane przygotowanie słuchaczy

Osoby przystępujące do szkolenia powinny posiadać wiedzę o podstawach Azure, na temat nauki o danych, w tym jak przygotować dane, wytrenować modele i ocenić konkurencyjne modele, aby wybrać najlepszy oraz programować w języku programowania Python i korzystać z bibliotek Pythona: pand, scikit-learn, matplotlib i seaborn.

Umiejętność korzystania z anglojęzycznych materiałów.

Szkolenie poprzedzające: DP-900

Dla zwiększenia komfortu pracy oraz efektywności szkolenia zalecamy skorzystanie z dodatkowego ekranu. Brak dodatkowego ekranu nie jest przeciwwskazaniem do udziału w szkoleniu, ale w znaczący sposób wpływa na komfort pracy podczas zajęć

Informacje oraz wymagania dotyczące uczestniczenia w szkoleniach w formule zdalnej dostępne na: https://www.altkomakademia.pl/distance-learning/#FAQ

Język szkolenia

  • Szkolenie: polski

  • Materiały: angielski

 

Szkolenie obejmuje

* podręcznik w formie elektronicznej dostępny na platformie:

https://learn.microsoft.com/pl-pl/training/


* dostęp do portalu słuchacza Altkom Akademii

Po kursie DP-100 można przystąpić do certyfikowanego egzaminu Microsoft.Szczegóły na: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/exams/dp-100

 

 

AGENDA SZKOLENIA

  1. Nauka danych na platformie Azure

    • Wprowadzenie do procesu Data Science

    • Omówienie opcji Azure Data Science

    • Przedstawienie notebooki Azure

  2. Nauka danych za pomocą usługi Azure Machine Learning

    • Zapoznanie się z usługą Azure Machine Learning (AML)

    • Rejestracja i wdrażanie modeli ML z usługą AML

  3. Automatyzacja uczenia maszynowego za pomocą usługi Azure Machine Learning

    • Automatyzacja wyboru modelu uczenia maszynowego

    • Automatyzacja dostrajania hiperparametru za pomocą HyperDrive

  4. Zarządzanie i monitorowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą usługi Azure Machine Learning

    • Zarządzanie i monitorowanie modeli uczenia maszynowego


Kod szkolenia DP-100 / PL DL 3d
   array(6) {
  ["id"]=>
  string(36) "5AE4BE6A-12A9-46B5-9B11-6925AB6201DE"
  ["name"]=>
  string(9) "Microsoft"
  ["iscertificatevendor"]=>
  int(0)
  ["iscontentvendor"]=>
  int(1)
  ["imagehash"]=>
  string(28543) "data:image/jpeg;base64,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"
  ["slug"]=>
  string(9) "microsoft"
}
    
Pobierz PDF
FORMULARZ KONTAKTOWY
Imię

*

Nazwisko

*

Telefon

*

E-mail

*

Firma

Kod prom.

  • {{ order.city }} {{ order.date }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}   {{ order.code }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}  
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100 / PL DL 3d)

Cena promocyjna od:
Cena netto
2800.00 PLN
2400 PLN
+ vat (2952 PLN brutto ) 1. os.
Tryb szkolenia: Distance Learning
Termin: 22-05-2024
Czas trwania: 3 dni (ilość godzin: 21)
Kup Teraz
Zadaj pytanie o szkolenie
Poziom
Basic
Polecane szkolenia