Azure Machine LearningとDP-100試験対策

現代のデータサイエンスでは、安全でエンタープライズグレードのクラウド環境でモデルをスケーリングする能力が求められます。このコースは、データサイエンスソリューションの設計と実装に必要な実践的なスキルと理論的知識に焦点を当て、Azure Machine Learningを習得するための構造化された道筋を提供します。 基本的なクラウドの概念の理解から、機械学習ライフサイクル全体の管理へと移行し、プロフェッショナルなプロジェクトとDP-100認定試験の目標の両方に備えることができます。 * コアとなるデータサイエンスの用語とAzure Machine Learningのアーキテクチャを理解する * ワークスペース、コンピューティングリソース、および安全なデータ資産を構成する * 自動化ツールとローコードデザイナーを使用して機械学習モデルをトレーニングする * スケーラブルなWebサービスとしてモデルを本番環境にデプロイする * モデルの追跡、バージョン管理、および監視のためにMLOpsの原則を適用する * 最新のDP-100試験要件に合わせた文書形式のシナリオで練習する この教材は、データインジェスト、実験、モデルの最適化を探求する前に、不可欠なセットアップと構成から始まります。デプロイ戦略とライフサイクル管理で締めくくり、本番環境でソリューションが堅牢かつ信頼性の高い状態を保つことを保証します。 このコースは、クラウド環境でスキルを構築したい初心者および意欲的なデータサイエンティスト向けに設計されています。Azureの事前の経験は必要ありません。 今日から熟練したデータサイエンスのプロフェッショナルになるための旅を始めましょう。