Подготовка к экзамену Azure DP-100: проектирование решений для науки о данных

Переход к облачной науке данных требует прочного понимания того, как управлять экспериментами, обучать модели и развертывать решения в масштабе. Это текстовое руководство поможет вам освоить основные цели экзамена DP-100, давая вам уверенность в разработке рабочих нагрузок науки данных на Azure. Вы узнаете, как настроить безопасные облачные рабочие пространства, запускать автоматизированные эксперименты машинного обучения и управлять всем жизненным циклом машинного образования. Изучая ключевые концепции и проходя через практические сценарии, вы накопите технические навыки, необходимые для организации конвейеров науки данных в облачной среде. Что вы узнаете: - Настроить и защитить лазурные рабочие пространства и ресурсы машинного обучения - Эксперименты с данными, обучение моделей предсказания и оптимизация гиперпараметров - Управление активами данных, хранилищами данные и вычислительными ресурсами для масштабируемых рабочих нагрузок - Развертывание, мониторинг и обслуживание моделей машинного обучения с использованием современных методов MLOps - Применять принципы ответственного ИИ и методы интерпретируемости к результатам моделирования Курс начинается с основных терминов и настройки рабочего пространства, а затем вы пройдете по этапам ввода данных, обучения моделей и стратегий развертывания. Вы пройдете путь от фундаментальной теории до концептуальных обзоров архитектуры науки о данных в реальном мире. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров облака и разработчиков, готовящихся к экзамену DP-100. Не требуется предыдущий опыт работы с Azure, поскольку мы начинаем с абсолютных основ. Начните читать сегодня, чтобы накопить опыт работы с облачными данными и подготовиться к успешному сдаче экзамена.