Решения Azure Data Science: руководство по курсу DP-100

Вы хотите освоить возможности науки данных Azure, подготовиться к экзамену DP-100 или научиться эффективно объяснять эти сложные концепции другим? Для работы с облачным машинным обучением необходимо твердое понимание как теоретических основ науки о данных, так и практической облачной инфраструктуры. Этот курс, состоящий только из текста, дает всестороннее разъяснение учебной программы DP-100. Вы пройдете от основных концепций данных облака до продвинутых операций машинного обучения, получив глубокое понимание, необходимое для проектирования, создания и развертывания надежных решений по науке данных на Azure. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры лазурного машинного обучения и вариантов хранения данных в облаке - Настройка ресурсов рабочего пространства, вычислительные цели и безопасные среды для экспериментов с данными - Запускайте эксперименты машинного обучения, оптимизируйте гиперпараметры и отслеживайте метрики с помощью MLflow - Развертывание и регистрация обученных моделей в качестве конечных точек в режиме реального времени или пакета для использования в производстве - Применять современные принципы MLOps, включая автоматизированные конвейеры и рабочие процессы мониторинга моделей - Объясните сложные концепции науки об облачных данных четко студентам, коллегам или заинтересованным сторонам Курс начинается с основных терминов и процедур настройки, а затем переходит к практическим концептуальным прогулкам по обучению моделей, автоматизированному машинному обучению (AutoML) и оркестровке конвейера. Вы закончите с лучшими практиками для развертывания модели и современных MLOps. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, преподавателей, готовящихся к преподавательской работе в облачных учебных программах, и ИТ-специалистов, стремящихсь освоить решения Azure для данных. Не требуется предыдущий опыт работы в области облачной инженерии, хотя полезно будет базовое знание языка Python. Начните читать сегодня для того чтобы построить сильный фундамент в лазурных решениях науки данных.