Solutions de science des données Azure : Guide du cours DP-100

Cherchez-vous à maîtriser les capacités de science des données d'Azure, à vous préparer à l'examen DP-100 ou à apprendre à expliquer efficacement ces concepts complexes à d'autres ? La navigation dans les flux de travail d'apprentissage automatique basés sur le cloud nécessite une solide compréhension à la fois de la science des données théorique et de l'infrastructure cloud pratique. Ce cours textuel offre une analyse complète du programme DP-100. Vous progresserez des concepts fondamentaux de données cloud aux opérations d'apprentissage automatique avancées, acquérant la compréhension approfondie nécessaire pour concevoir, construire et déployer des solutions de science des données robustes sur Azure. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture centrale d'Azure Machine Learning et les options de stockage de données cloud - Configurer les ressources de l'espace de travail, les cibles de calcul et les environnements sécurisés pour les expériences de science des données - Exécuter des expériences d'apprentissage automatique, optimiser les hyperparamètres et suivre les métriques à l'aide de MLflow - Déployer et enregistrer des modèles entraînés en tant que points de terminaison en temps réel ou par lots pour une utilisation en production - Appliquer les principes modernes de MLOps, y compris les pipelines automatisés et les flux de travail de surveillance des modèles - Expliquer clairement des concepts complexes de science des données cloud aux étudiants, aux pairs ou aux parties prenantes Le cours commence par la terminologie essentielle et les procédures de configuration avant de passer à des parcours conceptuels pratiques sur l'entraînement de modèles, l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) et l'orchestration de pipelines. Vous terminerez par les meilleures pratiques pour le déploiement de modèles et les MLOps modernes. Ce cours est conçu pour les futurs scientifiques des données, les éducateurs se préparant à enseigner des programmes cloud et les professionnels de l'informatique visant à maîtriser les solutions de données Azure. Aucune expérience préalable en ingénierie cloud n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour bâtir une base solide dans les solutions de science des données Azure.