Configuración de Espacios de Trabajo de Azure Machine Learning para la Preparación de DP-100

La configuración de un entorno de nube robusto es el primer paso crítico para cualquier proyecto de ciencia de datos. Este curso basado en texto lo guía a través de la configuración y administración de espacios de trabajo de Azure Machine Learning, alineándose directamente con los objetivos clave del examen DP-100. Pasará de comprender los conceptos básicos de la nube a aprovisionar, proteger y organizar recursos de aprendizaje automático en la nube con confianza. Obtendrá el conocimiento práctico necesario para administrar activos de datos, instancias de cómputo y entornos de desarrollo utilizando herramientas modernas de la nube. Lo que aprenderá: * Comprender la arquitectura fundamental de Azure Machine Learning y los recursos principales del espacio de trabajo; * Configurar espacios de trabajo seguros utilizando identidades administradas modernas y control de acceso; * Administrar destinos de cómputo, incluidas instancias de cómputo, clústeres y cómputo sin servidor; * Organizar activos de datos, almacenes de datos y entornos utilizando el SDK v2 de Azure ML; * Prepararse para los temas relacionados con el espacio de trabajo en el examen DP-100 a través de estudios dirigidos. El curso comienza con la terminología esencial de aprendizaje automático en la nube antes de guiarlo a través de la creación del espacio de trabajo, el aprovisionamiento de recursos y las configuraciones de seguridad. Reforzará su conocimiento con tutoriales escritos paso a paso y ejercicios de configuración. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos y profesionales de la nube que se preparan para el examen DP-100, sin necesidad de experiencia previa en la nube. Comience a crear y proteger sus entornos de aprendizaje automático basados en la nube hoy mismo.