DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Padroneggia la Data Science su Azure: Progetta e Implementa!

Requisiti:
  • Nevyžaduje praxi

A chi è destinato il corso

Porovnat s ostatními kurzy

Per chi è pensato questo corso?

Questo corso è ideato per individui interessati a sfruttare la potente piattaforma cloud di Microsoft Azure per risolvere problemi complessi di data science. È perfetto per professionisti del settore dati e appassionati che desiderano comprendere gli aspetti pratici della progettazione e realizzazione di soluzioni di data science. I contenuti del corso sono strutturati per offrire un'immersione profonda nelle applicazioni teoriche e pratiche degli strumenti di data science di Azure, rendendolo adatto a chi aspira a migliorare le proprie competenze in un ambiente di cloud computing.

I partecipanti acquisiranno esperienza pratica nella gestione di insiemi di dati, nella costruzione di modelli di machine learning e nel dispiegamento di soluzioni scalabili utilizzando i servizi di Azure. Questo corso sarà particolarmente vantaggioso per coloro che desiderano certificare le proprie competenze e avanzare nella loro carriera nel campo della data science e del cloud computing.

Pubblico di riferimento:

  • Data Scientists e Data Analysts che aspirano a potenziare le proprie competenze in soluzioni basate sul cloud.

  • Professionisti IT interessati a passare a ruoli focalizzati su machine learning e data science.

  • Sviluppatori software e ingegneri che cercano di integrare i flussi di lavoro di data science nei loro progetti.

  • Project Manager tecnici che mirano a gestire progetti orientati ai dati con un approccio cloud-first.

  • Appassionati di Machine Learning e accademici che desiderano un'esperienza pratica con gli strumenti ML di Azure.

  • Laureati in informatica, statistica o campi correlati che vogliono specializzarsi in data science basata sul cloud.

Cosa imparerai

Ulteriori informazioni
  • Gestione degli ambienti di lavoro Azure ML
  • Creazione di modelli di formazione
  • Distribuzione dei modelli in Azure
  • Monitoraggio delle prestazioni dei modelli.

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