Corso Machine Learning
PANORAMICA
PANORAMICA
Corso di preparazione al conseguimento della
Certificazione Azure Data Scientist Associate
Il percorso si articola nel seguente modulo:
Corso MOC DP-100
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
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OBIETTIVI DEL CORSO
OBIETTIVI DEL CORSO Machine learning è la scienza che permette ai sistemi di agire senza essere esplicitamente programmati. Oggi questa scienza è cosi pervasiva da essere presente nel funzionamento di una moltitudine di tecnologie che ogni giorno noi tutti utilizziamo. Molti studiosi ritengono il Machine Learning un pilastro fondamentale per arrivare all’Intelligenza Artificiale (AI) compiuta. Il corso punta alla formazione del ruolo del Data Scientist, protagonista di fondamentale importanza nello sviluppo dei modelli del Machine Learning. Il Data Scientist determina quali dati siano necessari per l’addestramento dei modelli, crea caratteristiche del modello dai dati, determina quali modelli di machine learning utilizzare, forma e valuta i modelli e spesso ha coinvolgimento nella distribuzione del modello. Questo percorso formativo permette al partecipante di costruire una professionalità nell’ambito del Machine Learning arrivando ad analizzare e processare enormi data sets attraverso la tecnologie Azure Machine Learning (AML) Service, AutoML, HyperDrive etc. Il corso prevede una breve introduzione ai fondamenti di Azure indispensabili per l’approccio alla piattaforma Cloud di Microsoft.
CONTENUTI DEL CORSO
CONTENUTI DEL CORSOAzure Fundamentals
- Cloud Concepts
- Learning Objectives
- Why Cloud Services
- Types of Cloud models
- Types of Cloud Services
- Core Azure Services
- Learning Objectives
- Core Azure Architectural components
- Core Azure Services and Products
- Azure Solutions
- Azure Management Tools
- Security, Privacy, Compliance and Trust
- Learning Objectives
- Securing network connectivity in Azure
- Core Azure Identity services
- Security Tools and Features
- Azure Governance methodologies
- Monitoring and Reporting in Azure
- Privacy, Compliance and Data Protection standards in Azure
- Azure Pricing and Support
- Learning Objectives
- Azure Subscriptions
- Planning and Managing costs
- Support Options Available with Azure
- Azure Service Level Agreements (SLAs)
- Service Lifecycle in Azure
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
- Doing Data Science on Azure
- Explain the steps involved in the Data Science Process
- Explain the machine learning modeling cycle
- Explain data cleansing and preparation
- Explain model feature engineering
- Explain model training and evaluation
- Explain about model deployment
- Understand the specialized roles in the data science process
- Doing Data Science with Azure Machine Learning service
- Explain the difference between Azure Machine Learning Studio and Azure Machine Learning service
- Explain how Azure Machine Learning service fits into the data science process
- Explain the concepts related to an Azure Machine Learning service experiment
- Explain the Azure Machine Learning service pipeline
- Automate Model Selection with AML Service
- Explain the machine learning pipeline
- Explain Azure Machine Learning service AutoML
- Create a Python script that uses the Azure Machine Learning service’s AutoML to recommend a model
- Test the recommended model from your Python script
- Manage and Monitor Models
- Register a model in the Azure Machine Learning service Model Registry
- Query information about the registered model
- Register an image containing a machine learning model
- Install the Azure ML Monitoring SDK
- Enable model data collection using the portal and using Python with the SDK
- Use the Azure ML Monitoring SDK to collect and monitor model data
TIPOLOGIA DEL CORSO
TIPOLOGIA DEL CORSOLezioni frontali Presenza in Aula e Laboratorio;
Lezioni a distanza in Video Presenza Tempo Reale e Laboratorio;
INFRASTRUTTURA LABORATORIALE
INFRASTRUTTURA LABORATORIALEPer 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
PREREQUISITII partecipanti dovranno avere una conoscenza di base del linguaggio Python. Si consiglia la partecipazione al Corso programmazione python.
DURATA E FREQUENZA
Durata 39h – Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.
DOCENTI
DOCENTII docenti sono Istruttori Certificati Microsoft e in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.
MODALITÀ DI ISCRIZIONE
MODALITÀ DI ISCRIZIONEL’iscrizione avviene contattando la sede.
Le iscrizioni sono rivolte ad un massimo di 13 partecipanti. Si ricorda inoltre che il costo del corso non comprende gli esami di certificazione che il corsista può sostenere alla fine del percorso formativo presso i nostri centri
CALENDARIO
CALENDARIOCorso Machine Learning: 31/10/2019 – Lun. Gio. 18:30/21:30
Posti Rimanenti: 0/13
Corso Machine Learning: 30/09/2020 – Mer. 18:30/21:30
Posti Rimanenti: 10/13
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