Preparação para o exame Azure Data Scientist Associate (DP-100)

Iniciar uma carreira na ciência de dados na nuvem requer uma sólida compreensão dos fluxos de trabalho de machine learning e a capacidade de projetar soluções de IA escaláveis.Este curso baseado em texto ajuda você a dominar os recursos principais do Azure Machine Learning e o prepara para enfrentar o exame de certificação DP-100 com confiança. Você passará da compreensão dos princípios básicos da ciência de dados para a configuração, execução e monitoramento de pipelines de machine learning na nuvem.Ao estudar as explicações estruturadas e os exemplos de código, você obterá o conhecimento prático necessário para gerenciar todo o ciclo de vida do machine learning. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de ciência de dados em nuvem, configuração do espaço de trabalho e gerenciamento de ativos de dados. - Configure e execute experimentos de aprendizado de máquina usando o SDK do Azure Machine Learning. - Treine, otimize e ajuste hiperparâmetros para modelos preditivos. - Implantar modelos como pontos finais em tempo real ou em lote para uso em produção. - Aplique práticas modernas de MLOps, incluindo rastreamento de modelo e registro usando MLflow. - Explore cargas de trabalho de IA generativas modernas, noções básicas de engenharia rápida e orquestração de LLM no ambiente de nuvem. O curso começa com terminologia essencial e configuração de espaço de trabalho antes de passar para o gerenciamento de conjuntos de dados, treinamento de modelos e estratégias avançadas de implantação.Você lerá detalhes técnicos e examinará padrões de código do mundo real projetados para reforçar seu aprendizado. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, desenvolvedores de nuvem e iniciantes que desejam validar suas habilidades com o exame DP-100, sem necessidade de experiência prévia em nuvem. Comece a ler hoje mesmo para desenvolver sua experiência em ciência de dados em nuvem e dar o primeiro passo para sua certificação profissional.