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Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01)

 

Kursüberblick

Learn how to operate machine learning solutions at cloud scale using Azure Machine Learning. This course teaches you to leverage your existing knowledge of Python and machine learning to manage data ingestion and preparation, model training and deployment, and machine learning solution monitoring in Microsoft Azure.

Zielgruppe

This course is designed for data scientists with existing knowledge of Python and machine learning frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and Tensorflow, who want to build and operate machine learning solutions in the cloud.

Zertifizierungen

Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:

Voraussetzungen

Before attending this course, students must have:

  • A fundamental knowledge of Microsoft Azure
  • Experience of writing Python code to work with data, using libraries such as Numpy, Pandas, and Matplotlib.
  • Understanding of data science; including how to prepare data, and train machine learning models using common machine learning libraries such as Scikit-Learn, PyTorch, or Tensorflow.

Kursinhalt

  • Introduction to Azure Machine Learning
  • No-Code Machine Learning with Designer
  • Running Experiments and Training Models
  • Working with Data
  • Compute Contexts
  • Orchestrating Operations with Pipelines
  • Deploying and Consuming Models
  • Training Optimal Models
  • Interpreting Models
  • Monitoring Models
Online Training

Dauer 3 Tage

Preis (exkl. MwSt.)
  • CHF 2'520.-
Classroom Training

Dauer 3 Tage

Preis (exkl. MwSt.)
  • Schweiz: CHF 2'520.-
inkl. Verpflegung
Verpflegung umfasst:

  • Kaffee, Tee, Saft, Wasser, Cola
  • Gebäck und Süssigkeiten
  • Frisches Obst
  • Mittagessen in einem der naheliegenden Restaurants

Gilt nur bei Durchführung durch Fast Lane. Termine, die von unseren Partnern durchgeführt werden, beinhalten ggf. ein abweichendes Verpflegungsangebot.


Kurstermine

Fast Lane wird alle garantierten Termine unabhängig von der Teilnehmerzahl durchführen. Ausgenommen sind höhere Gewalt oder andere unvorhersehbare Ereignisse (wie z.B. Unfall, Krankheit des Trainers), die eine Kursdurchführung unmöglich machen.
Dies ist ein Instructor-led Online Training, das über WebEx in einer VoIP Umgebung durchgeführt wird. Sollten Sie Fragen zu einem unserer Online-Kurse haben, können Sie uns jederzeit unter +49 (0)40 25334610 oder per E-Mail an info@flane.de kontaktieren.
Dies ist ein FLEX™-Kurs. Alle FLEX™-Kurse sind auch Instructor-Led Online Trainings (ILO). Sie können an einem FLEX™-Training sowohl bei uns vor Ort im Klassenraum als auch über das Internet (ILO) von Ihrem Arbeitsplatz oder von zu Hause aus teilnehmen.
Deutsch
Zeitzone MESZ
03.06. ― 05.06.2020 Online Training Zeitzone: MESZ Garantietermin! 10:00 – 17:00
03.08. ― 05.08.2020 Online Training Zeitzone: MESZ 10:00 – 17:00
07.09. ― 09.09.2020 Online Training Dies ist ein FLEX™-Kurs in Deutsch.
Zeitzone: MESZ
10:00 – 17:00
07.09. ― 09.09.2020 Online Training Dies ist ein FLEX™-Kurs in Deutsch.
Zeitzone: MESZ
12.10. ― 14.10.2020 Online Training Dies ist ein FLEX™-Kurs in Deutsch.
Zeitzone: MESZ
10:00 – 17:00
18.11. ― 20.11.2020 Online Training Dies ist ein FLEX™-Kurs in Deutsch.
Zeitzone: MEZ
10:00 – 17:00
Dies ist ein FLEX™-Kurs. Alle FLEX™-Kurse sind auch Instructor-Led Online Trainings (ILO). Sie können an einem FLEX™-Training sowohl bei uns vor Ort im Klassenraum als auch über das Internet (ILO) von Ihrem Arbeitsplatz oder von zu Hause aus teilnehmen.
Schweiz
15.06. ― 17.06.2020 Zürich
13.07. ― 15.07.2020 Zürich
10.08. ― 12.08.2020 Zürich
07.09. ― 09.09.2020 Zürich
12.10. ― 14.10.2020 Zürich
09.11. ― 11.11.2020 Zürich
07.12. ― 09.12.2020 Zürich
Deutschland
07.09. ― 09.09.2020 München Dies ist ein FLEX™-Kurs in Deutsch.
Zeitzone: MESZ
10:00 – 17:00
12.10. ― 14.10.2020 Berlin Dies ist ein FLEX™-Kurs in Deutsch.
Zeitzone: MESZ
10:00 – 17:00
18.11. ― 20.11.2020 Hamburg Dies ist ein FLEX™-Kurs in Deutsch.
Zeitzone: MEZ
10:00 – 17:00
Österreich
07.09. ― 09.09.2020 Wien (iTLS) Dies ist ein FLEX™-Kurs in Deutsch.
Zeitzone: MESZ