COGNOS - Capacitación

Diseño e Implementación de una Solución de Ciencia de Datos en Azure

Código: DP-100T01

Aprenda a operar soluciones de aprendizaje automático a escala de la nube con Azure Machine Learning. Este curso le enseña a aprovechar su conocimiento existente de Python y el aprendizaje automático para administrar la ingestión y preparación de datos, la capacitación e implementación de modelos, y el monitoreo de soluciones de aprendizaje automático en Microsoft Azure.

Propuesta de Valor: MICROSOFT

Duración: 32 Horas

Áreas de Conocimiento:

CLOUD INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y DATA ANALITICS CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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AUDIENCIA

Este curso está diseñado para científicos de datos con conocimiento existente de Python y marcos de aprendizaje automático como Scikit-Learn, PyTorch y Tensorflow, que desean construir y operar soluciones de aprendizaje automático en la nube.

PRE REQUISITOS

Creación de recursos en la nube en Microsoft Azure.
Uso de Python para explorar y visualizar datos.
Capacitación y validación de modelos de aprendizaje automático mediante marcos comunes como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow.
Trabajar con contenedores

OBJETIVOS

Cree ciencia de datos en Azure.
Cree ciencia de datos con el servicio Azure Machine Learning.
Automatice el aprendizaje automático con el servicio Azure Machine Learning.
Administre y monitoree modelos de aprendizaje automático con el servicio Azure Machine Learning.

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

Este curso lo prepara para el: Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Este examen es el requerimiento para la certificación: Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.
Idiomas: inglés

CONTENIDO

1. DISEÑO DE UNA SOLUCION DE APRENDIZAJE AUTOMATICO

2. EXPLORACION DEL AREA DE TRABAJO DE AZURE MACHINE LEARNING

3. USO DE DATOS DE AZURE MACHINE LEARNING

4. USO DE PROCESO DE AZURE MACHINE LEARNING

5. AUTOMATIZACION DE LA SECCION DE MODELOS DE MACHINE LEARNING CON AZURE MACHINE LEARNING

6. USO DE CUADERNOS PARA EXPERIMENTAR EN AZURE MACHINE LEARNING

7. ENTRENAMIENTO DE MODELOS CON SCRIPTS EN AZURE MACHINE LEARNING

8. OPTIMIZACION DEL ENTRENAMIENTO DE MODELOS CON CANALIZACIONES EN AZURE MACHINE LEARNING

9. ADMINISTRACION DE REVISION DE MODELOS EN AZURE MACHINE LEARNING

10. IMPLEMENTACION DE CONSUMO DE MODELOS CON AZURE MACHINE LEARNING

BENEFICIOS

Al finalizar el curso, el científico de datos de Azure aplica sus conocimientos de ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Azure; en particular, utilizando Azure Machine Learning Service.

INVERSIÓN

La inversión incluye: Material de estudio oficial de MICROSOFT, certificados e impuestos de ley.

En los cursos presenciales proveemos de una computadora por persona y refrigerios.
En los cursos virtuales las plataformas interactivas y acceso al aula virtual de recursos.
Certificado oficial MICROSOFT.
Los laboratorios son los oficiales en la Nube MICROSOFT.