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Certificazione Azure Data Scientist Associate

Corsi Microsoft, Corsi MCSA, Corsi MCSE, Corsi MCSD, Corsi MTA, Certificazioni Microsoft

Certificazione Azure Data Scientist Associate

Panoramica | Svolgimento e Durata | Prerequisiti
Argomenti D’esame   |  Corsi di Preparazione

Panoramica   Svolgimento e Durata
Prerequisiti
Argomenti D’esame    Corsi di Preparazione

PANORAMICA

Corso Machine Learning, Azure Data Scientist Associate

Esame DP-100 Azure Data Scientist Associate;

L’innovativa certificazione Azure Data Scientist Associate fa parte della area di competenza Microsoft sul DATA MANAGEMENT & ANALYTICS. Chi consegue questo titolo certifica la propria competenza nella posizione professionale di Data Scientist e Data Analyst, dimostrando la capacità di utilizzare i potenti strumenti Azure Machine Learning (AML) Service, applicando le tecnologie di Machine Learning per analizzare e processare i Big Data.

Per conseguire la Certificazione Azure Data Scientist Associate è necessario sostenere con successo il seguente esame:
Esame DP-100 Azure Data Scientist Associate;

Corsi propedeutici alla certificazione

Corso di Preparazione
Corso Microsoft Machine Learning
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 SVOLGIMENTO E DURATA

Esame DP-100 Durata 120 minuti 40-60 quesiti;

Negli esami sono presenti quesiti formulati in lingua inglese in forme differenti: Risposta Multipla; completamento di testo, collegamenti concettuali Drag and Drop; vere e proprie simulazioni laboratoriali.

 PREREQUISITI

Frequentare il Corso Machine Learning.

ARGOMENTI D’ESAME

Esame DP-100 Azure Data Scientist Associate;

  • Define and prepare the development environment
  • Select development environment
  • assess the deployment environment constraints
  • analyze and recommend tools that meet system requirements
  • select the development environment
  • Set up development environment
  • create an Azure data science environment
  • configure data science work environments
  • Quantify the business problem
  • define technical success metrics
  • quantify risks
  • Prepare data for modeling
  • Transform data into usable datasets
  • develop data structures
  • design a data sampling strategy
  • design the data preparation flow
  • Perform Exploratory Data Analysis (EDA)
  • review visual analytics data to discover patterns and determine next steps
  • identify anomalies, outliers, and other data inconsistencies
  • create descriptive statistics for a dataset
  • Cleanse and transform data
  • resolve anomalies, outliers, and other data inconsistencies
  • standardize data formats
  • set the granularity for data
  • Perform feature engineering
  • Perform feature extraction
  • perform feature extraction algorithms on numerical data
  • perform feature extraction algorithms on non-numerical data
  • scale features
  • Perform feature selection
  • define the optimality criteria
  • apply feature selection algorithms
  • Develop models
  • Select an algorithmic approach
  • determine appropriate performance metrics
  • implement appropriate algorithms
  • consider data preparation steps that are specific to the selected algorithms
  • Split datasets
  • determine ideal split based on the nature of the data
  • determine number of splits
  • determine relative size of splits
  • ensure splits are balanced
  • Identify data imbalances
  • resample a dataset to impose balance
  • adjust performance metric to resolve imbalances
  • implement penalization
  • Train the model
  • select early stopping criteria
  • tune hyper-parameters
  • Evaluate model performance
  • score models against evaluation metrics
  • implement cross-validation
  • identify and address overfitting
  • identify root cause of performance results

 CORSI DI PREPARAZIONE

Corso Microsoft Machine Learning;

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