Truy cập ngày 10 tháng 1 năm 2012.  ^ “Instructional Guide for DP-100: Teaching Azure Data Science Solutions”.

Chuẩn bị dạy một chương trình học đám mây phức tạp có thể là một thách thức nếu không có một bản đồ hướng dẫn cấu trúc. Hướng dẫn viết này cung cấp các chiến lược giáo dục và phân tích kỹ thuật bạn cần để tự tin dẫn dắt học sinh của bạn thông qua các khái niệm khoa học dữ liệu Azure. Bạn sẽ chuyển đổi từ việc đơn giản là biết Azure Machine Learning để giải thích thành công nó, học cách cấu trúc các giải thích của bạn, giới thiệu các chủ đề MLOps phức tạp từng bước, và giải quyết các chướng ngại vật học sinh phổ biến. Bạn sẽ học được: - Hiểu được cấu trúc cốt lõi của chương trình học DP-100 và cách sắp xếp việc giảng dạy của bạn với các mục tiêu thi chính. - Giải thích các khái niệm không gian làm việc Azure Machine Learning cơ bản và tính toán mục tiêu cho người mới bắt đầu. - Giới thiệu các chủ đề tiên tiến như tự động hóa đường ống, đào tạo mô hình và các luồng công việc MLOps hiện đại theo một trình tự logic, dễ tiếp cận. - Cấu trúc bài tập viết và đánh giá lý thuyết để tăng cường hiểu biết của sinh viên. - Giải quyết các trở ngại kỹ thuật phổ biến và kịch bản khắc phục sự cố mà học sinh gặp phải trong quá trình cài đặt. - Thiết kế một hướng dẫn cân bằng nhịp độ phù hợp với tốc độ học viên khác nhau và nền tảng kỹ thuật. Chương trình bắt đầu với các phương pháp giảng dạy cơ bản và lập bản đồ chương trình học trước khi nhảy vào các mô-đun kỹ thuật cụ thể, cấu trúc bài học và chiến lược hỗ trợ sinh viên. Hướng dẫn này được thiết kế cho các nhà giáo dục, huấn luyện viên kỹ thuật và các nhà khoa học dữ liệu cao cấp chuẩn bị dạy các giải pháp khoa học Azure, không cần kinh nghiệm giảng dạy trước đó. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để nâng cao kiến thức kỹ thuật và giúp học sinh thành công.