Azure Machine Learning-Grundlagen für Datenwissenschaftler

Dieser Kurs führt Sie in die Cloud-basierte Datenwissenschaft ein und zeigt Ihnen, wie Sie die Modellentwicklung optimieren können, ohne sich in einer komplexen Infrastruktur zu verheddern.Dieser Kurs zeigt, wie man eine Datenbank mit maschinellen Lernmodellen erstellt und sie in der Cloud skaliert. Sie werden von der lokalen Entwicklung in die Cloud übergehen und automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) und visuelle Pipeline-Tools beherrschen.Am Ende dieses textbasierten Kurses werden Sie verstehen, wie Sie Daten vorbereiten, Modelle trainieren und vorausschauende Dienste effizient bereitstellen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte des maschinellen Lernens in der Cloud und die Cloud-Arbeitsplatz-Architektur. - Konfigurieren Sie Cloud-basierte Rechenressourcen und sichere Datenspeicherung. - Trainieren Sie Vorhersagemodelle automatisch mit Automated Machine Learning. - Erstellen Sie End-to-End-Pipelines für maschinelles Lernen mit visuellen Drag-and-Drop-Designer-Tools. - Bereitstellen trainierter Modelle als Cloud-Services für Echtzeitvorhersagen. - Wenden Sie grundlegende MLOps-Prinzipien an, einschließlich Modellverfolgung und verantwortungsvoller KI-Praktiken. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Cloud-Datenkonzepten und der Einrichtung des Arbeitsbereichs, bevor Sie sich mit dem automatisierten Modelltraining, dem visuellen Pipeline-Design und den Bereitstellungsstrategien beschäftigen.Sie werden durch klare schriftliche Erklärungen und praktische Schritt-für-Schritt-Anleitungen vorankommen. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Data Scientists, Analysten und Entwickler, die die Leistungsfähigkeit der Cloud für maschinelles Lernen nutzen möchten. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Cloud-Datenwissenschaft und lernen Sie, skalierbare Vorhersagemodelle zu erstellen.