Курс Розробка та реалізація Data Science в Azure

Курс розглядає використання рішень для машинного навчання в хмарному масштабі за допомогою Azure Machine Learning. Цей курс навчає використанню наявних знань Python і машинного навчання для управління отриманням і підготовкою даних, для навчання і розгортання моделей, і моніторингу рішень для машинного навчання в Microsoft Azure. Курс буде корисним компаніям, які перенесли великий обсяг даних в Azure, планують використовувати Data Lake, структурувати та централізовано обробляти дані.

Програма курсу

Створення рішення для машинного навчання

• Розробка стратегії прийому даних для проєктів машинного навчання
• Розробка навчального рішення моделі машинного навчання
• Розробка моделі рішення для розгортання
• Створення рішення для операцій машинного навчання (MLOps)

Дослідження робочої області Azure Machine Learning

• Знайомство з ресурсами та активами робочої області Azure Machine Learning
• Дослідження інструментів розробника для взаємодії з робочим простором
• Надання доступу до даних в Azure Machine Learning
• Робота з обчислювальними цілями в Azure Machine Learning
• Робота з середовищами в Azure Machine Learning

Робота з Azure Machine Learning

• Дослідження автоматизованого машинного навчання
• Пошук найкращої моделі класифікації за допомогою автоматизованого машинного навчання
• Відстеження навчання моделей у блокнотах Jupyter за допомогою MLflow

Оптимізація навчання моделі в Azure Machine Learning

• Запуск навчального сценарію як командне завдання в Azure Machine Learning
• Відстеження навчання моделі за допомогою MLflow на робочих місцях
• Виконання налаштування гіперпараметрів за допомогою Azure Machine Learning
• Запуск конвеєрів у Azure Machine Learning

Керування та оцінювання моделі в Azure Machine Learning

• Реєстрація моделі MLflow в Azure Machine Learning
• Створення і вивчення дашборда Responsible AI для моделі в Azure Machine Learning

Розгортання та використання моделі за допомогою Azure Machine Learning

• Розгортання моделі на керованій онлайн-кінцевій точці
• Розгортання моделі у пакетній кінцевій точці

Після курсу слухачі зможуть:

• Використовувати мову програмування Python для машинного навчання в Microsoft Azure
• Управляти отриманням та підготовкою даних, навчанням та розгортанням моделей, а також моніторингом рішень машинного навчання в хмарі
• Стримати досвід роботи з Scikit-Learn, PyTorch та Tensorflow

Особливості курсу

• LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
• Електронні матеріали Microsoft
• Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
• Електронний сертифікат Microsoft
• Обід та кава-брейки (очний курс)
• Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу