Azure DP-100 Exam Prep: Projetando soluções de ciência de dados

A transição para a ciência de dados baseada na nuvem requer uma compreensão sólida de como gerenciar experimentos, treinar modelos e implantar soluções em escala.Este guia baseado em texto ajuda você a dominar os principais objetivos do exame DP-100, dando a você a confiança para projetar cargas de trabalho de ciência dos dados no Azure. Você aprenderá a configurar espaços de trabalho seguros na nuvem, executar experimentos automatizados de machine learning e gerenciar todo o ciclo de vida do machine learning.Ao estudar conceitos-chave e percorrer cenários práticos, você desenvolverá as habilidades técnicas necessárias para orquestrar pipelines de ciência de dados em um ambiente de nuvem. O que você vai aprender: - Configurar e proteger espaços de trabalho e recursos do Azure Machine Learning - Execute experimentos de dados, treine modelos preditivos e otimize hiperparâmetros - Gerenciar ativos de dados, datastores e recursos de computação para cargas de trabalho escaláveis - Implantar, monitorar e manter modelos de aprendizado de máquina usando práticas modernas de MLOps - Aplique princípios de IA responsáveis e técnicas de interpretabilidade para modelar resultados O curso começa com a terminologia essencial de ciência de dados em nuvem e a configuração do espaço de trabalho antes de orientá-lo através da ingestão de dados, pipelines de treinamento de modelos e estratégias de implantação. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de nuvem e desenvolvedores que se preparam para o exame DP-100.Não é necessária experiência prévia no Azure, pois começamos com os fundamentos absolutos. Comece a ler hoje para desenvolver sua experiência em ciência de dados em nuvem e se preparar para o sucesso no exame.