Курс: Проектирование и реализация решений Data Science в Azure

Продолжительность курса: 24 ак. ч.

Описание курса:

Цель курса - предоставить слушателям знания и навыки использования служб Azure для разработки, обучения и развертывания решений машинного обучения. Курс включает в себя обзор служб Azure, поддерживающих науку о данных.

Аудитория:
• Специалисты в области данных
• Архитекторы данных
• Специалисты в области бизнес-аналитики
• Аналитики данных

Необходимая подготовка:
• Знание основ Azure;
• Знание языка Python, а также опыт использования библиотек Numpy, Pandas, и Matplotlib;
• Понимание науки о данных (data science), в том числе технологий подготовки данных, обучение моделей и оценки конкурирующих моделей при выборе оптимальной с использованием библиотек Scikit-Learn, PyTorch, или Tensorflow;
• Практический опыт использования контейнеров.

Программа курса:
Модуль 1. Введение в машинное обучение с Azure Machine Learning
• Обзор науки о данных в Azure
• Инструменты Azure Machine Learning Tools

Модуль 2. Машинное обучение «без кода» в Azure ML Designer
• Тренировка моделей в Azure ML Designer
• Публикация моделей с Azure ML Designer

Модуль 3. Запуск экспериментов и тренировка моделей
• Введение в эксперименты
• Обучение и регистрация моделей

Модуль 4. Работа с данными
• Работа с хранилищами данных
• Работа с наборами данных

Модуль 5. Вычисляемые контексты
• Работа с вычислительной средой
• Работа с целевыми показателями вычислений

Модуль 6. Оркестровка операций с помощью конвейеров
• Введение в конвейеры
• Публикация и использование конвейеров

Модуль 7. Развертывание и использование моделей
• Развертывании в реальном времени
• Развертывание в режиме пакетного вывода

Модуль 8. Создание оптимальных моделей
• Настройка гиперпараметров
• Автоматизированное машинное обучение

Модуль 9. Responsible Machine Learning
• Дифференциальная конфиденциальность
• Интерпретируемость модели
• Справедливость

Модуль 10. Мониторинг моделей
• Модели мониторинга с помощью Application Insights
• Мониторинг дрейфа данных (Data Drift)

Окончательная цена указывается в договоре на обучение.
Записаться на курс