Corso Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100
PANORAMICA
Corso di preparazione al conseguimento della
Certificazione Azure Data Scientist Associate
Esame DP-100
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OBIETTIVI DEL CORSO
Il Corso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure è un programma di formazione che si concentra sull’acquisizione delle competenze necessarie per progettare, sviluppare e implementare soluzioni di data science su Microsoft Azure. I partecipanti impareranno a utilizzare gli strumenti e i servizi offerti dalla piattaforma Azure per gestire, analizzare e ottenere informazioni da grandi quantità di dati.
Nel corso, i partecipanti saranno introdotti a una varietà di servizi e tecnologie cloud, tra cui Azure Machine Learning, Azure Databricks e Azure Synapse Analytics. Si imparerà a creare modelli di apprendimento automatico utilizzando il linguaggio di programmazione Python e a utilizzare le librerie di data science come scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. Inoltre, i partecipanti acquisiranno competenze nella creazione e gestione di pipeline di data science, nell’ottimizzazione e monitoraggio dei modelli e nell’integrazione delle soluzioni con altre applicazioni e servizi Azure.
Il corso è strutturato per includere sia lezioni teoriche che pratiche, permettendo ai partecipanti di applicare le conoscenze apprese attraverso esercitazioni, progetti e casi di studio. Questo approccio combinato assicura che i partecipanti abbiano una comprensione solida dei concetti teorici e siano in grado di mettere in pratica le competenze acquisite. Il corso contribuisce alla preparazione dell’esame di Certificazione Azure Data Scientist Associate.
CONTENUTI DEL CORSO
DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Module 1: Getting Started with Azure Machine Learning
- Introduction to Azure Machine Learning
- Working with Azure Machine Learning
- Lab: Create an Azure Machine Learning Workspace
Module 2: Visual Tools for Machine Learning
- Automated Machine Learning
- Azure Machine Learning Designer
- Lab: Use Automated Machine Learning
- Lab: Use Azure Machine Learning Designer
Module 3: Running Experiments and Training Models
- Introduction to Experiments
- Training and Registering Models
- Lab: Run Experiments
- Lab: Train Models
Module 4: Working with Data
- Working with Datastores
- Working with Datasets
- Lab: Work with Data
Module 5: Working with Compute
- Working with Environments
- Working with Compute Targets
- Lab: Work with Compute
Module 6: Orchestrating Operations with Pipelines
- Introduction to Pipelines
- Publishing and Running Pipelines
- Lab: Create a Pipeline
Module 7: Deploying and Consuming Models
- Real-time Inferencing
- Batch Inferencing
- Continuous Integration and Delivery
- Lab: Create a Real-time Inferencing Service
- Lab: Create a Batch Inferencing Service
Module 8: Training Optimal Models
- Hyperparameter Tuning
- Automated Machine Learning
- Lab: Tune Hyperparameters
- Lab: Use Automated Machine Learning from the SDK
Module 9: Responsible Machine Learning
- Differential Privacy
- Model Interpretability
- Fairness
- Lab: Explore Differential privacy
- Lab: Interpret Models
- Lab: Detect and Mitigate Unfairness
Module 10: Monitoring Models
- Monitoring Models with Application Insights
- Monitoring Data Drift
- Lab: Monitor a Model with Application Insights
- Lab: Monitor Data Drift
TIPOLOGIA DEL CORSO
Corso di Formazione con Docente;
INFRASTRUTTURA LABORATORIALE
Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi reali Microsoft presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dall’attività laboratoriale:
PREREQUISITI
I partecipanti dovranno avere basi delle teorie Machine Learning attraverso uno dei seguenti framework Scikit-Learn, PyTorch, o TensorFlow. Inoltre è necessario padroneggiare il linguaggio Python. Si consiglia la partecipazione al Corso Python Developer.
DURATA E FREQUENZA
Durata 3gg
Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.
DOCENTI
I docenti sono Istruttori Certificati Microsoft e in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.
MODALITÀ DI ISCRIZIONE
Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente.
L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].
CALENDARIO
- Corso Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (Formula Intensiva 3gg) – Su richiesta – 09:00 – 17:00
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