Simulado Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate DP-100. Aplicar técnicas de ciência de dados e aprendizado de máquina em escala exige o domínio de plataformas de nuvem que facilitem o treinamento, implantação e monitoramento de modelos preditivos. Este conteúdo técnico foi desenvolvido para fornecer uma base sólida e testar seus conhecimentos técnicos no uso do Azure Machine Learning para conduzir experimentos de ciência de dados. A descrição deste curso é extensa para garantir que abordamos cada detalhe técnico necessário para sua aprovação no exame oficial de cientista de dados. Ao longo deste treinamento, exploraremos profundamente a preparação de dados e a engenharia de recursos para treinamento de modelos técnicos. Avaliaremos seu conhecimento técnico na execução de experimentos utilizando o designer visual, ML automatizado e scripts baseados em Python. Um bloco crítico de questões foca na implantação de modelos como serviços web e no gerenciamento de ambientes de computação e armazenamento de dados técnicos. Investigaremos o monitoramento de modelos em produção, tratando de deriva de dados e performance preditiva. Além disso, o teste explora a utilização de pipelines do Azure Machine Learning para automatizar o fluxo de trabalho de ciência de dados. Cada questão técnica é acompanhada de uma fundamentação lógica detalhada para reforçar o aprendizado sobre a aplicação prática de algoritmos de aprendizado de máquina. Praticar com este material permite que o cientista de dados desenvolva a agilidade necessária para entregar insights valiosos com rigor técnico. Ao concluir este treinamento, você terá a confiança técnica para certificar sua especialização em soluções de ciência de dados em nuvem. O foco aqui é a maestria sobre o ciclo de vida do aprendizado de máquina e a excelência analítica. Este curso representa a ferramenta ideal para sua preparação técnica intensiva.
What you'll learn
Understand data preparation and feature engineering for model training
Use Azure Machine Learning for conducting data science experiments
Deploy machine learning models as web services
Manage computing and data storage environments
Monitor model performance and handle data drift
Course objectives
Provide a technical foundation for successful exam preparation
Enhance skills in the execution of data science experiments
Develop agility in delivering valuable insights using machine learning techniques