Seminar / Kurs

Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure

Inhalte

Erhalten Sie wichtige Kenntnisse über die Verwendung von Azure Services um Machine Learning Lösungen zu entwickeln, trainieren und bereitzustellen. Der Kurs beginnt mit einem Überblcik über Azure Dienste die Data Science unterstützen. Von hier an konzentriert er sich auf Azure‘s ersten Data Science Service, Azure-machine-learning-service, um Data Science Pipelines zu automatisieren. Der Kurs konzentriert sich auf Azure und lehrt die Teilnehmer nicht, wie Data Science erledigt wird. Es wird davon ausgegangen, dass die Studenten das wissen. Zertifizierungen Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum: Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Erhalten Sie wichtige Kenntnisse über die Verwendung von Azure Services um Machine Learning Lösungen zu entwickeln, trainieren und bereitzustellen. Der Kurs beginnt mit einem Überblcik über Azure Diens... Mehr Informationen

Lernziele

  • Entwurf einer Strategie zur Datenaufnahme für Projekte des maschinellen Lernens".
  • Entwurf einer Lösung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen
  • Entwerfen einer Lösung für die Bereitstellung von Modellen
  • Erkunden Sie die Ressourcen und Assets des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
  • Entwicklertools für die Interaktion im Arbeitsbereich erkunden
  • Daten in Azure Machine Learning verfügbar machen
  • Arbeit mit Berechnungszielen in Azure Machine Learning
  • Arbeit mit Umgebungen in Azure Machine Learning
  • Finden Sie das beste Klassifizierungsmodell mit automatisiertem maschinellem Lernen
  • Modelltraining in Jupyter-Notebooks mit MLflow verfolgen
  • Ausführen eines Trainingsskripts als Befehlsauftrag in Azure Machine Learning
  • Modelltraining mit MLflow in Aufträgen verfolgen
  • Ausführen von Pipelines in Azure Machine Learning
  • Hyperparameter-Abstimmung mit Azure Machine Learning durchführen
  • Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Online-Endpunkt
  • Bereitstellen eines Modells für einen Batch-Endpunkt
  • Entwurf einer Strategie zur Datenaufnahme für Projekte des maschinellen Lernens".
  • Entwurf einer Lösung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen
  • Entwerfen einer Lösung für die Bere...
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Zielgruppen

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit vorhandenen Kenntnissen in Python und Machine-Learning-Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow, die Machine-Learning-Lösungen in der Cloud aufbauen und betreiben wollen. Im Absagefall durch den Veranstalter behält sich die PROTRANET das Recht vor, Umbuchungen auf ein komprimiertes LIVEINAR (Online) vorzunehmen oder falls möglich in Rücksprache mit Ihnen den Termin zu verschieben. Der Preis bleibt in beiden Fällen unverändert. Eine kostenfreie Stornierung ist bis 28 Tage vor dem Seminar möglich.
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit vorhandenen Kenntnissen in Python und Machine-Learning-Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow, die Machine-Learning-Lösungen in der ... Mehr Informationen

Termine und Orte

Datum Dauer Preis
Augsburg, DE
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Berlin, DE
19.10.2026 - 21.10.2026 24 h 24 h Details Details Jetzt buchen
02.12.2026 - 04.12.2026 24 h 24 h Details Details Jetzt buchen
Dortmund, DE
28.10.2026 - 30.10.2026 24 h 24 h Details Details Jetzt buchen
Dresden, DE
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Düsseldorf, DE
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Essen, DE
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Frankfurt am Main, DE
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Freiburg im Breisgau, DE
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Karlsruhe, DE
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SG-Seminar-Nr.: 8511705

Termine

  • 14.09.2026 - 16.09.2026

    Stuttgart, DE

    Zürich, CH

  • 23.09.2026 - 25.09.2026

    München, DE

    Wien, AT

    Nürnberg, DE

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Veranstaltungsinformation

  • Seminar / Kurs
  • Deutsch
    • Teilnahmebestätigung
  • 24 h
  • Anbieterbewertung   (105)

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