Azure Data Science Solutions: DP-100 Kurs Rehberi

Azure'un veri bilimi yeteneklerini ustalıkla kullanmak, DP-100 sınavına hazırlanmak veya bu karmaşık kavramları diğerlerine etkili bir şekilde açıklamak mı istiyorsunuz? Bulut tabanlı makine öğrenimi çalışma akışlarını yönetmek hem teorik veri bilimi hem de pratik bulut altyapısını sağlam bir şekilde kavrama gerektirir. Bu sadece metin dersi DP-100 müfredatının kapsamlı bir ayrımını sağlar. Temel bulut veri kavramlarından gelişmiş makine öğrenimi operasyonlarına ilerleyerek, Azure'da sağlam veri bilimi çözümlerini tasarlamak, inşa etmek ve dağıtmak için gerekli derin anlayışı kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Azure Machine Learning ve bulut veri depolama seçeneklerinin çekirdek mimarisini anlayın - İş alanı kaynaklarını, hesaplama hedeflerini ve veri bilimi deneyleri için güvenli ortamları ayarlayın - Makine öğrenimi deneyleri yürütün, hiperparametreleri iyileştirin ve MLflow kullanarak metrikleri izleyin - Eğitimli modelleri üretim kullanımı için gerçek zamanlı veya parti son noktaları olarak dağıtın ve kaydedin - Otomatik boru hatları ve model izleme çalışma akışları da dahil olmak üzere modern MLOps ilkelerini uygulayın - Karmaşık bulut veri bilimi kavramlarını öğrencilere, meslektaşlara veya hissedarlara açıkça açıklayın Kurs, model eğitimi, otomatik makine öğrenmesi (AutoML) ve boru hattı orkestrasyonu yoluyla pratik kavramsal yürüyüşlere geçmeden önce temel terminoloji ve kurulum prosedürleriyle başlar. Model dağıtımı ve modern MLOps için en iyi uygulamalarla bitireceksiniz. Bu kurs, hedefli veri bilimcileri, bulut müfredatını öğretmeye hazırlanan eğitmenler ve Azure veri çözümlerini öğrenmeyi hedefleyen IT uzmanları için tasarlanmıştır. Önceden bulut mühendisliği deneyimi gerekmez, ancak Python ile temel bir tanıdıklık yararlıdır. Azure veri bilimi çözümlerinde güçlü bir temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.