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

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Jorge Maia

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