Azure Data Scientist Associate (DP-100) Exam Preparation

Bắt đầu sự nghiệp trong khoa học dữ liệu đám mây đòi hỏi một sự nắm bắt vững chắc về các luồng công việc học máy và khả năng thiết kế các giải pháp AI có thể mở rộng. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các nguyên tắc khoa học dữ liệu cơ bản sang cấu hình, chạy, và giám sát các đường ống học máy trong đám mây. Bằng cách nghiên cứu các giải thích cấu trúc và ví dụ mã, bạn sẽ có được kiến thức thực tế cần thiết để quản lý toàn bộ chu kỳ sống học máy. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm khoa học dữ liệu đám mây cơ bản, cài đặt không gian làm việc và quản lý tài sản dữ kiện. - Cấu hình và chạy các thí nghiệm học máy bằng cách sử dụng Azure Machine Learning SDK. - Luyện tập, tối ưu hóa và điều chỉnh siêu tham số cho mô hình dự đoán. - Thiết lập các mô hình như thời gian thực hoặc các điểm cuối hàng để sử dụng sản xuất. - Apply hiện đại MLOps thực tiễn, bao gồm mô hình theo dõi và đăng ký sử dụng MLflow. - Tìm hiểu các khối lượng công việc AI hiện đại, các nguyên tắc kỹ thuật nhanh, và dàn dựng LLM trong môi trường đám mây. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và cấu hình không gian làm việc trước khi chuyển sang quản lý tập dữ liệu, huấn luyện mô hình, và chiến lược triển khai nâng cao. Bạn sẽ đọc các phân tích kỹ thuật chi tiết và kiểm tra các mẫu mã thế giới thực được thiết kế để tăng cường việc học của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu tham vọng, nhà phát triển đám mây và người mới bắt đầu tìm kiếm để xác nhận kỹ năng của họ với bài kiểm tra DP-100, không cần kinh nghiệm đám mờ trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng chuyên môn khoa học dữ liệu đám mây của bạn và bước đầu tiên hướng đến chứng nhận chuyên nghiệp của bạn.