CURSO MICROSOFT DP-100 DESIGNING AND IMPLEMENTING A DATA SCIENCE SOLUTION ON AZURE
Azure Data Scientist aplica sus conocimientos de ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Microsoft Azure; en particular, con Azure Machine Learning Service. Esto implica planificar y crear un entorno de trabajo adecuado para las cargas de trabajo de ciencia de datos en Azure, ejecutar experimentos de datos y capacitar modelos predictivos, administrar y optimizar modelos e implementar modelos de aprendizaje automático en la producción.
Aprenda a operar soluciones de aprendizaje automático a escala de la nube con Azure Machine Learning. Este Curso DP-100-A Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure le enseña a aprovechar su conocimiento existente de Python y el aprendizaje automático para administrar la ingestión y preparación de datos, la capacitación e implementación de modelos, y el monitoreo de soluciones de aprendizaje automático en Microsoft Azure.
Duración:
28 Hrs.
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
- Aprendizaje Hibrido
Preparación para la certificación
• Examen DP-100 Designing and implementing a data science solution on Azure
• Certificación Lograda: Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Beneficios
Diploma Oficial Microsoft
Link de Guía de Estudio Microsoft
Laboratorios Oficiales Microsoft
Garantía ExecuTrain
Acceso a las Grabaciones del Curso
Curso dirigido a:
Este curso está diseñado para científicos de datos con conocimiento existente de Python y marcos de aprendizaje automático como Scikit-Learn, PyTorch y Tensorflow, que desean crear y operar soluciones de aprendizaje automático en la nube.
Requisitos previos:
Los científicos de datos de Azure exitosos comienzan este rol con un conocimiento fundamental de los conceptos de computación en la nube y experiencia en ciencia de datos general y herramientas y técnicas de aprendizaje automático.
Específicamente:
- Creación de recursos en la nube en Microsoft Azure.
- Usar Python para explorar y visualizar datos.
- Entrenamiento y validación de modelos de aprendizaje automático mediante marcos comunes como
- Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow.
- Trabajando con contenedores
C E R T I F I C A C I Ó N
Microsoft Certified
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Curso de preparacion para obtener la Certificación.
¿Qué es Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate?
La certificación “Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate” valida las habilidades en la aplicación de técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y ejecutar modelos de machine learning en plataformas Azure. Este título está diseñado para profesionales que buscan demostrar su capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, analizarlos y extraer conocimientos valiosos utilizando las herramientas y servicios en la nube de Azure.
¿Qué se evalua para obtener esta certificación?
- Preparación del entorno de Azure para el análisis de datos.
- Realización de análisis exploratorios y gestión de datos.
- Desarrollo y validación de modelos de machine learning.
- Implementación y operación de soluciones de machine learning en Azure.
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso DP-100 Designing and Implementing a Data Sciense Solution on Azure, aprenderás a operar soluciones de machine learning en Azure a gran escala, utilizando Azure Machine Learning y MLflow. Este curso está dirigido a científicos de datos con conocimientos previos de Python y frameworks de machine learning, y cubre desde la ingestión y preparación de datos hasta el entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de machine learning en la nube.
Gestionar datos:
Aprenderás técnicas de ingestión y preparación de datos para análisis y modelado de machine learning.
Entrenamiento de modelos:
Descubrirás cómo entrenar modelos de machine learning eficientemente en Azure Machine Learning.
Despliegue de modelos:
Te capacitarás en el despliegue de modelos entrenados en la nube para hacerlos accesibles y escalables.
Monitoreo de soluciones:
Aprenderás a monitorear y mantener modelos de machine learning en producción para asegurar su rendimiento óptimo.
Uso de MLflow:
Obtendrás conocimientos sobre cómo MLflow se integra con Azure Machine Learning para gestionar el ciclo de vida de los modelos de machine learning.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad de autoestudio con soporte de instructor .
Con esta modalidad tendrás 3 meses de acceso a videos y Laboratorios Oficiales Microsoft. Si tienes alguna duda, podrás contactar a un instructor vía correo electrónico para resolver cualquier duda. ¡Estamos contigo en todo momento apoyándote para que completes tu curso de forma satisfactoria!
En ExecuTrain el material y la metodología están diseñados por expertos en aprendizaje humano. Lo que te garantiza un mejor conocimiento en menor tiempo.
Módulos
Diseño de una estrategia de ingesta de datos para proyectos de aprendizaje automático
Aprenda a diseñar una solución de ingesta de datos para los datos de entrenamiento usados en proyectos de aprendizaje automático.
Diseño de una solución de implementación de modelos
Obtenga información sobre cómo diseñar una solución de implementación de modelos y cómo los requisitos del modelo implementado pueden afectar a la forma en que entrena un modelo.
Exploración de recursos del área de trabajo de Azure Machine Learning
Como científico de datos, puede usar Azure Machine Learning para entrenar y administrar los modelos de aprendizaje automático. Aprenda qué es Azure Machine Learning y familiarícese con todos sus recursos.
Exploración de las herramientas de desarrollo para la interacción de áreas de trabajo
Aprenda a interactuar con las áreas de trabajo de Azure Machine Learning. Puede usar el Estudio de Azure Machine Learning, el SDK de Python (v2) o la CLI de Azure (v2).
Hacer que los datos estén disponibles en Azure Machine Learning
Obtenga información sobre cómo conectarse a datos desde el área de trabajo de Azure Machine Learning. Se le presentarán los almacenes de datos y los recursos de datos.
Trabajo con destinos de proceso en Azure Machine Learning
Aprenda a trabajar con destinos de proceso en Azure Machine Learning. Los destinos de proceso le permiten ejecutar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Explore cómo y cuándo puede usar una instancia de proceso o un clúster de proceso.
Trabajo con entornos de Azure Machine Learning
Aprenda a usar los entornos de Azure Machine Learning para ejecutar scripts en cualquier destino de proceso.
Búsqueda del mejor modelo de clasificación con aprendizaje automático automatizado
Obtenga información sobre cómo buscar el mejor modelo de clasificación con aprendizaje automático automatizado (AutoML). Usará el SDK de Python (v2) para configurar y ejecutar un trabajo de AutoML.
Seguimiento del entrenamiento de modelos en cuadernos de Jupyter Notebook con MLflow
Aprenda a usar MLflow para el seguimiento de modelos al experimentar en cuadernos
Ejecución de un script de entrenamiento como un trabajo de comando en Azure Machine Learning
Obtenga información sobre cómo convertir el código en un script y ejecutarlo como un trabajo de comando en Azure Machine Learning.
Seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos
Obtenga información sobre cómo realizar un seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos al ejecutar scripts.
Ejecución de canalizaciones en Azure Machine Learning
Aprenda a crear y usar componentes para la canalización de compilación en Azure Machine Learning. Ejecute y programe canalizaciones de Azure Machine Learning para automatizar flujos de trabajo de aprendizaje automático.
Realización del ajuste de hiperparámetros con Azure Machine Learning
Aprenda a realizar el ajuste de hiperparámetros con un trabajo de barrido en Azure Machine Learning.
Implementación de un modelo en un punto de conexión en línea administrado
Aprenda a implementar modelos en un punto de conexión en línea administrado para la inferencia en tiempo real.
Implementación de un modelo en un punto de conexión por lotes
Aprenda a implementar modelos en un punto de conexión por lotes. Al invocar un punto de conexión por lotes, desencadenará un trabajo de puntuación por lotes.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
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Explora el impactante primer contacto que nuestros alumnos experimentan al unirse a nuestra comunidad educativa. Descubrirás por qué Executrain es tan apreciado por aquellos que buscan dominar las habilidades informáticas de vanguardia.
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¿Por qué aprender Data Science Solutions en Azure?
Aprenderás a diseñar, implementar y operar soluciones de ciencia de datos en la nube, aprovechando la escalabilidad y flexibilidad de Azure. Esto abre oportunidades para manejar grandes volúmenes de datos, aplicar modelos avanzados de machine learning y entregar resultados de análisis en tiempo real, esenciales en la toma de decisiones basadas en datos en el mundo empresarial actual.
1. Escalar Análisis de Datos:
Azure ofrece recursos que se adaptan a las necesidades de tus proyectos, permitiendo manejar grandes conjuntos de datos y complejas operaciones de análisis sin la limitación de recursos físicos.
2. Aplicar Machine Learning Avanzado:
La plataforma proporciona herramientas y servicios para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de machine learning con eficiencia, abriendo nuevas oportunidades para innovar y resolver problemas complejos.
3. Agilizar el Desarrollo de Soluciones:
Con Azure, puedes integrar fácilmente soluciones de ciencia de datos en aplicaciones y procesos existentes, mejorando la toma de decisiones y optimizando operaciones.
La plataforma de Azure garantiza la continuidad del servicio mediante la implementación de medidas para alta disponibilidad y recuperación ante desastres, esenciales para la estabilidad operativa.
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Aprende Data Science Solutions en Azure y prepárate para el futuro
Aprender Soluciones de Ciencia de Datos en Azure te ayudará a aprovechar la potencia y escalabilidad de la nube de Azure para analizar grandes volúmenes de datos, desarrollar modelos de machine learning avanzados y desplegar soluciones de ciencia de datos integradas y eficientes, facilitando la toma de decisiones basadas en datos y la innovación en diversas industrias.
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V E R C U R S O S R E L A C I O N A D O S
Curso 55317 Querying Data with Transact – SQL
Dirigido a quienes desean utilizar el lenguaje Transact-SQL para consultar y configurar Microsoft SQL Server.
Curso 55353 Administering a SQL Database Infrastructure
Dirigido a quienes administran bases de datos de SQL Server y Azure SQL..
Curso DP-080 Querying Data with Microsoft Transact-SQL
Dirigido a quien desea Aprender los conceptos básicos del dialecto de Microsoft del lenguaje SQL estándar: Transact-SQL.
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Ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Microsoft Azure; en particular, con Azure Machine Learning Service.