Descrição do Curso

Obtenha o conhecimento necessário sobre como usar os serviços do Azure para desenvolver, treinar e implementar soluções de aprendizado de máquina. O curso começa com uma visão geral dos serviços do Azure que oferecem suporte à ciência de dados.

A partir daí, ele se concentra no uso do serviço de ciência de dados premier do Azure, o serviço Azure Machine Learning, para automatizar o pipeline de ciência de dados. Este curso concentra-se no Azure e não ensina o estudante a realizar ciência de dados. Presume-se que os alunos já sabem disso.

Informações

  • Certificação: Certificação Oficial Microsoft
  • Pré-requisitos: Criação de recursos de cloud no Microsoft Azure. Utilização do Python para explorar e visualizar dados. Formação e validação de modelos de aprendizagem de máquinas utilizando estruturas comuns como Scikit-Learn, PyTorch, e TensorFlow.
  • Modalidade: Ensino à Distância com aula online
  • Material de Apoio: Material Ofical fornecido pela Microsoft em Inglês
  • Carga horária: 3 dias
  • Skills: Intermediário Cientista de Dados Azure Engenheiro de IA

Informações sobre o treinamento

Público-Alvo Este curso destina-se a Data Scientists e pessoas com responsabilidades administrativas no treinamento e na implementação de modelos de aprendizado de máquina
Pré-Requisitos Os cientistas de dados do Azure bem sucedidos começam este cargo com um conhecimento fundamental dos conceitos de computação no cloud, e experiência em ciência de dados em geral e ferramentas e técnicas de aprendizagem de máquinas.
Especificamente:
  • Criação de recursos de cloud no Microsoft Azure.
  • Utilização do Python para explorar e visualizar dados.
  • Formação e validação de modelos de aprendizagem de máquinas utilizando estruturas comuns como Scikit-Learn, PyTorch e TensorFlow.

Ementa

  • Configurar um espaço de trabalho do Azure Machine Learning
    • Criar um Azure Machine Learning workspace
    • Gerenciar objeto de dados no Azure Machine Leearning workspace
    • Gerenciar experimentos no contexto de computação
  • Realize experimentos e modelos de trem
    • Criar modelos usando Azure Machine Learning Desiner
    • Rodar scripts de treinamentos
    • Gerar métricas dos experimentos rodados
    • Automatizar os modelos de processos de treinamentos
  • Otimizar e gerenciar modelos
    • Usar o Automated ML para criar modelos ótimos
    • Usar explanadores par interpretar os modelos
    • Use o Hyperdrive para ajustar hiperparâmetros
    • Gerenciar modelos
  • Implantar e consumir modelos
    • Criar compute targets de produção
    • Implantar um modelo como servisse
    • Criar pipelines para inferência em lote
    • Publicar um Designer pipeline com um serviço web.

Para mais informações sobre o a ementa oficial, acesse a página do curso no site da Microsoft:

Curso DP-100T01-A: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Instrutor

teste

Jorge Maia

Jorge Maia, Cientista da Computação, Mestre em Sistemas Mecatrônicos, Doutorando em Sistemas Mecatrônicos, premiado nos últimos anos pela Microsoft por sua atuação na comunidade de tecnologia, é também Microsoft Certified Trainer e Microsoft MCT Regional Lead para o Brazil, atualmente trabalha como arquiteto chefe para projetos de nuvem e Internet das Coisas na Crazytechlabs, empresa brasileira com sedes em Brasília e São Paulo, com atuação nacional e internacional nas verticais de varejo, indústria e engenharia.

Desde 2014 vem se dedicando exclusivamente à Internet das Coisas e uso de computação em nuvem, temas que sempre estão presentes em seu podcast, artigos e canal do Youtube. Atuando com educação desde o início dos anos 2000, ministra treinamentos oficiais Microsoft e personalizados para indústrias e empresas no Brasil e exterior, atualmente é professor da pós graduação da FIAP nas cadeiras de arquitetura de sistemas e Internet das Coisas, ja tendo participado de outras instituições de ensino superior nos últimos anos.


Certificações nos últimos anos

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