Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

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

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.

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

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

* podręcznik w formie elektronicznej dostępny na platformie:

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

* dostęp do portalu słuchacza Altkom Akademii

• Szkolenie: polski
• Materiały: angielski

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

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