ความพร้อมสำหรับการสอบ Azure Machine Learning และ DP-100

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสมัยใหม่ต้องการความสามารถในการปรับขนาดโมเดลในสภาพแวดล้อมคลาวด์ระดับองค์กรที่ปลอดภัย หลักสูตรนี้มอบเส้นทางที่มีโครงสร้างเพื่อเชี่ยวชาญ Azure Machine Learning โดยเน้นที่ทักษะเชิงปฏิบัติและความรู้ทางทฤษฎีที่จำเป็นในการออกแบบและนำโซลูชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้ คุณจะเปลี่ยนจากการทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของคลาวด์ไปสู่การจัดการวงจรชีวิตแมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมด เพื่อให้มั่นใจว่าคุณพร้อมสำหรับทั้งโครงการระดับมืออาชีพและวัตถุประสงค์ของการสอบใบรับรอง DP-100 * ทำความเข้าใจคำศัพท์หลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและสถาปัตยกรรม Azure Machine Learning * กำหนดค่าพื้นที่ทำงาน ทรัพยากรการประมวลผล และสินทรัพย์ข้อมูลที่ปลอดภัย * ฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้เครื่องมืออัตโนมัติและเครื่องมือออกแบบแบบโค้ดน้อย (low-code designers) * ปรับใช้โมเดลในสภาพแวดล้อมการผลิตในรูปแบบบริการเว็บที่ปรับขนาดได้ * ประยุกต์ใช้หลักการ MLOps สำหรับการติดตาม การกำหนดเวอร์ชัน และการตรวจสอบโมเดล * ฝึกฝนด้วยสถานการณ์ที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่สอดคล้องกับข้อกำหนดการสอบ DP-100 ล่าสุด เนื้อหาเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าและการกำหนดค่าที่จำเป็น ก่อนที่จะสำรวจการนำเข้าข้อมูล การทดลอง และการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล สรุปด้วยกลยุทธ์การปรับใช้และการจัดการวงจรชีวิตเพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันของคุณยังคงแข็งแกร่งและเชื่อถือได้ในการตั้งค่าการผลิต หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการสร้างทักษะในสภาพแวดล้อมคลาวด์ โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับ Azure มาก่อน เริ่มต้นการเดินทางของคุณสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความสามารถในวันนี้