En el curso Designing and Implementing a Data Science Solution on, obtenga los conocimientos necesarios sobre cómo usar los servicios de Azure para desarrollar, entrenar e implementar soluciones de aprendizaje automático. El curso comienza con una descripción general de los servicios de Azure que respaldan la ciencia de datos.

A partir de ahí, se enfoca en usar el principal servicio de ciencia de datos de Azure, el servicio Azure Machine Learning, para automatizar la canalización de ciencia de datos.

 

Duración:

24 horas

 

Perfil de la audiencia.


Este curso está dirigido a científicos de datos y aquellos con responsabilidades significativas en la capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático.

Requisitos previos.


Antes de asistir a este curso, los estudiantes deben tener:

Obtuve la certificación de Azure Fundamentals.
Comprensión de la ciencia de datos, incluido cómo preparar datos, entrenar modelos y evaluar modelos de la competencia para seleccionar el mejor.
Cómo programar en el lenguaje de programación Python y usar las bibliotecas de Python: pandas, scikit-learn, matplotlib y seaborn.

 

Esquema del curso.


Hacer ciencia de datos en Azure.


El estudiante aprenderá sobre el proceso de ciencia de datos y el papel del científico de datos. Luego, esto se aplica para comprender cómo los servicios de Azure pueden admitir y aumentar el proceso de ciencia de datos.

Lecciones

Introducir el proceso de ciencia de datos
Descripción general de las opciones de ciencia de datos de Azure
Presentar Azure Notebooks.

 

Hacer ciencia de datos con el servicio Azure Machine Learning.


Usar el servicio Azure Machine Learning (AML) para automatizar el proceso de ciencia de datos de principio a fin.

Lecciones

Introducir el servicio AML
Registrar e implementar modelos ML con el servicio AML

 

Automatice el aprendizaje.

automático con el servicio AML
En este módulo, el estudiante aprenderá sobre la tubería de aprendizaje automático y cómo AutoML e HyperDrive del servicio AML pueden automatizar algunas de las partes laboriosas del mismo.

Lecciones

Automatice la selección del modelo de aprendizaje automático y el ajuste de hiperparámetros con HyperDrive

 

Administrar y monitorear modelos de aprendizaje automático con el servicio AML.


Administrar y monitorear automáticamente los modelos de aprendizaje automático en el servicio AML.

Lecciones

Administrar y monitorear modelos de aprendizaje automático.