Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Lär dig hur du använder maskininlärningslösningar i molnskala med Azure Machine Learning. Under den här utbildningen lär du dig att utnyttja av din befintliga kunskap om Python och maskininlärning för att hantera dataintag och dataförberedelse, modellträning och implementering och övervakning av maskininlärningslösningar med Azure Machine Learning och MLflow.
Nästa start: 18 maj (Live Online)
Om utbildningen
Målgrupp och förkunskaper
Den här kursen vänder sig till Data Scientists och andra som arbetar med Machine Learning-modeller. Observera att kursen handlar om Azure, inte om generell Data Science. Dessa förkunskaper krävs:
- Grundläggande kunskap om Azure.
- Kunskap om programmering med Python
- Förståelse för Machine Learning, inklusive hur man tränar modeller med bibliotek såsom Scikit-Learn, PyTorch, or Tensorflow.
För att alltid hålla en hög kvalitet på våra teknikkurser använder vi både engelsk- och svensktalande experter som kursledare.
Detaljerad information
Kursmaterialet är på engelska, med detta innehåll:
Design a machine learning solution
- Design a data ingestion strategy for machine learning projects
- Design a machine learning model training solution
- Design a model deployment solution
Explore the Azure Machine Learning workspace
- Explore Azure Machine Learning workspace resources and assets
- Explore developer tools for workspace interaction
Make data available in Azure Machine Learning
- Make data available in Azure Machine Learning
Work with compute in Azure Machine Learning
- Work with compute targets in Azure Machine Learning
- Work with environments in Azure Machine Learning
Automate machine learning model selection with Azure Machine Learning
- Explore Automated Machine Learning
- Find the best classification model with Automated Machine Learning
Use notebooks for experimentation in Azure Machine Learning
- Track model training in notebooks with MLflow
Train models with scripts in Azure Machine Learning
- Run a training script as a command job in Azure Machine Learning
- Track model training with MLflow in jobs
- Perform hyperparameter tuning with Azure Machine Learning
Optimize model training in Azure Machine Learning
- Run pipelines in Azure Machine Learning
Manage and review models in Azure Machine Learning
- Register an MLflow model in Azure Machine Learning
- Create and explore the Responsible AI dashboard
Deploy and consume models with Azure Machine Learning
- Deploy a model to a managed online endpoint
- Deploy a model to a batch endpoint
Design a machine learning operations (MLOps) solution
- Design a machine learning operations (MLOps) solution
Relaterade kurser
Microsoft Azure AI Fundamentals
Develop natural language solutions in Azure
Implement security through a pipeline using Azure DevOps
Develop AI agents on Azure
Azure Databricks - Implement Generative AI engineering
Mer än en kurs
Vilken kompetens behöver ni om två år — och har ni den idag? Vi hjälper er planera för framtidens kompetensbehov innan luckorna blir ett problem.
Vet ni vilka kompetensgap som finns i er organisation idag? Vi hjälper er kartlägga nuläget och identifiera vad ni behöver bygga för att möta morgondagens krav.
Ladda kortet med utbildningsdagar i förväg och säkra budgeten innan behovet uppstår. Ni får rabatterade priser, flexibel användning och enklare administration — för hela teamet.
Relaterat innehåll
