Configurando os espaços de trabalho do Azure Machine Learning para a preparação do DP-100

A configuração de um ambiente de nuvem robusto é o primeiro passo crítico para qualquer projeto de ciência de dados. Este curso baseado em texto orienta você na configuração e no gerenciamento de espaços de trabalho do Azure Machine Learning, alinhando-se diretamente aos principais objetivos do exame DP-100. Você passará de entender os conceitos básicos da nuvem para provisionar, proteger e organizar com confiança os recursos de machine learning na nuvem. Você obterá o conhecimento prático necessário para gerenciar ativos de dados, instâncias de computação e ambientes de desenvolvedor usando ferramentas modernas de nuvem. O que você aprenderá: compreender a arquitetura fundamental do Azure Machine Learning e os principais recursos de espaço de trabalho; configurar espaços de trabalho seguros usando identidades gerenciadas modernas e controle de acesso; gerenciar destinos de computação, incluindo instâncias de computas, clusters e computações sem servidor; organizar ativos de dados, datastores e ambientes usando o SDK do Azur ML v2; Prepare-se para tópicos relacionados ao espaço de trabalho no exame DP-100 através de estudo direcionado. O curso começa com a terminologia essencial de machine learning na nuvem antes de orientá-lo através da criação de espaço de trabalho, provisionamento de recursos e configurações de segurança. Você irá reforçar seus conhecimentos com passo-a-passo escritos e exercícios de configuração. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados e profissionais de nuvem que se preparam para o exame DP-100, sem necessidade de experiência prévia em nuvem. Comece a criar e proteger seus ambientes de machine learning baseados na nuvem hoje mesmo.