Azure Data Science Solution, Designing and Implementing (DP-100 MOC) Training.
KURS-NR. EDU639331

3 Tage

EUR1,740/Person (zzgl. Mwst.)

Ab 2 Teilnehmer
Unser Angebot gilt ausschließlich für gewerbliche Endkunden und Öffentliche Auftraggeber.

Zielgruppe:
- Programmierer/Entwickler
- Datenbank-Administratoren
- Zertifizierungsanwaerter
Voraussetzung:
Gute Kenntnisse in Azure und Python (u.a. mit Libraries wie Numpy, Pandas, Matplotlib). Grundkenntnisse über maschinelles Lernen (u.a. mit Libraries wie Scikit-Learn, PyTorch, Tensorflow) sind hilfreich.
Ziel:
Rolle: Azure Data Scientist Associate, Exam DP-100. Sie lernen, wie ein Lösung für maschinelles Lernen über die Cloud mit Azure Machine Learning betrieben wird. Datenaufnahme, Modellierung und Monitoring sind weitere wichtige Bestandteile des maschinellen Lernens mit Azure.
Inhalte:
- Einführung in das maschinelle Lernen mit Azure
- No-Code - maschinelles Lernen mit dem Designer
- Durchziehen von Experimenten und Aufschlauen von Modellen
- Arbeiten mit Daten
- Kalkulieren von Kontext
- Ausgestalten von Operationen mit Pipelines
- Ausrollen und Nutzen von Models
- Training von optimalen Modellen
- Interpretieren von Modellen
- Überwachung von Modellen
- Weitere Detail-Infos
Unverbindliche Terminvorschläge & Buchung:
Für selbsterstellte Angebote oder zum Buchen können Termine der nächsten 6 Monate direkt in der Tabelle angeklickt werden. Garantierte Termine sind grün markiert.
Für spätere Termine rufen Sie uns bitte an oder schicken eine E-Mail an schulung@bechtle.com
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Standort | Feb 2021 | Mar 2021 | Apr 2021 | May 2021 | Jun 2021 | Jul 2021 |
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0nline | 03. - 05. | |||||
Chemnitz | 31. - 02.06. | |||||
Dresden | 14. - 16. | |||||
Düsseldorf-Krefeld | 14. - 16. | |||||
Friedrichshafen | 10. - 12. | |||||
Karlsruhe | 31. - 02.06. | |||||
Leipzig | 10. - 12. | |||||
Magdeburg | 31. - 02.06. | |||||
Mannheim | 17. - 19. | |||||
München | ||||||
Münster | 17. - 19. | |||||
Neckarsulm | 03. - 05. | |||||
Regensburg | ||||||
Solingen | 31. - 02.06. | |||||
Stuttgart | 07. - 09. | |||||
Ulm | 31. - 02.06. | |||||
Weimar | 07. - 09. |
Termine können durch Ressourcenverfügbarkeit variieren und werden erst durch Bestätigung verbindlich.