DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Ihre Termine
Datum | Ort | Preis | |
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13.10.2025 -16.10.2025 | München | % 2.712,01 €* | Buchen |
13.10.2025 -16.10.2025 | Virtuelles Live Training | % 2.712,01 €* | Buchen |
10.11.2025 -13.11.2025 | Virtuelles Live Training | % 3.451,00 €* | Buchen |
10.11.2025 -13.11.2025 | Frankfurt a. Main | % 3.451,00 €* | Buchen |
08.12.2025 -11.12.2025 | Hamburg | % 2.656,08 €* | Buchen |
08.12.2025 -11.12.2025 | Virtuelles Live Training | % 2.656,08 €* | Buchen |
02.02.2026 -05.02.2026 | Frankfurt a. Main | % 3.379,60 €* | Buchen |
02.02.2026 -05.02.2026 | Virtuelles Live Training | % 3.379,60 €* | Buchen |
30.03.2026 -02.04.2026 | Virtuelles Live Training | % 3.379,60 €* | Buchen |
30.03.2026 -02.04.2026 | Frankfurt a. Main | % 3.379,60 €* | Buchen |
* Preise inkl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer
In unseren Microsoft Data Analytics Schulungen und Trainings erlernen Sie die neuesten Techniken und Methoden, um Daten bestmöglich nutzen zu können. Unabhängig davon, ob Sie ein Neuling in diesem Bereich sind oder bereits Erfahrung gesammelt haben, unsere erfahrenen Trainer vermitteln Ihnen die wichtigsten Konzepte der Datenanalyse auf eine praxisnahe und verständliche Art und Weise. Sie erwerben das Know-how, um Daten zu sammeln, bereinigen, analysieren und überzeugend präsentieren zu können. Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Microsoft Data Analytics Fähigkeiten verbessern - mit einem individuell auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Schulungskonzept.
Data Scientist ist die zentrale Rolle bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen. Diese Rolle ist für die Lösung des Geschäftsproblems verantwortlich, dass das Projekt initiiert hat. Während der Data Engineer die für die Modelle zu verwendenden Daten aufbereitet, bestimmt der Data Scientist, welche Daten für das Modelltraining benötigt werden, erstellt Modellmerkmale aus den Daten, bestimmt, welches maschinelle Lernmodell verwendet werden soll, trainiert und bewertet das Modell und dies häufig ist an der Modellbereitstellung beteiligt. Häufig muss der Datenwissenschaftler mehrere Modelle bewerten, um die beste Leistung zu erzielen.