Configurazione degli spazi di lavoro di Azure Machine Learning per la preparazione al DP-100

L'impostazione di un ambiente cloud robusto è il primo passo fondamentale per qualsiasi progetto di data science. Questo corso basato su testo ti guida attraverso la configurazione e la gestione degli spazi di lavoro di Azure Machine Learning, allineandosi direttamente con gli obiettivi chiave dell'esame DP-100. Passerai dalla comprensione dei concetti di base del cloud alla fornitura, protezione e organizzazione sicura delle risorse di machine learning nel cloud. Acquisirai le conoscenze pratiche necessarie per gestire risorse di dati, istanze di calcolo e ambienti di sviluppo utilizzando moderni strumenti cloud. Cosa imparerai: Comprendere l'architettura fondamentale di Azure Machine Learning e le risorse principali dello spazio di lavoro; Configurare spazi di lavoro sicuri utilizzando identità gestite moderne e controllo degli accessi; Gestire destinazioni di calcolo, incluse istanze di calcolo, cluster e calcolo serverless; Organizzare risorse di dati, datastore e ambienti utilizzando l'Azure ML SDK v2; Prepararsi per gli argomenti relativi allo spazio di lavoro dell'esame DP-100 attraverso uno studio mirato. Il corso inizia con la terminologia essenziale del machine learning nel cloud prima di guidarti attraverso la creazione dello spazio di lavoro, il provisioning delle risorse e le configurazioni di sicurezza. Rafforzerai le tue conoscenze con procedure dettagliate scritte e esercizi di configurazione. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist e professionisti del cloud che si preparano per l'esame DP-100, senza alcuna esperienza cloud precedente richiesta. Inizia oggi stesso a costruire e proteggere i tuoi ambienti di machine learning basati su cloud.