DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Ihre Termine

Datum	Ort	Preis
03.08.2026 -06.08.2026	Virtuelles Live Training	% 3.451,00 €* Buchen
03.08.2026 -06.08.2026	Frankfurt a. Main	% 3.451,00 €* Buchen
03.08.2026 -06.08.2026	Virtuelles Live Training	% 2.712,01 €* Buchen
21.09.2026 -24.09.2026	Virtuelles Live Training	% 3.379,60 €* Buchen
21.09.2026 -24.09.2026	Virtuelles Live Training	% 2.656,08 €* Buchen
21.09.2026 -24.09.2026	München	% 2.656,08 €* Buchen
12.10.2026 -15.10.2026	Virtuelles Live Training	% 2.656,08 €* Buchen
12.10.2026 -15.10.2026	Hamburg	% 2.656,08 €* Buchen
09.11.2026 -12.11.2026	Virtuelles Live Training	% 3.379,60 €* Buchen
09.11.2026 -12.11.2026	Frankfurt a. Main	% 3.379,60 €* Buchen
09.11.2026 -12.11.2026	Virtuelles Live Training	% 2.656,08 €* Buchen
09.11.2026 -12.11.2026	Frankfurt a. Main	% 2.656,08 €* Buchen

* Preise inkl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer

Beschreibung

In diesem Seminar DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure lernen Sie, Maschinenlernlösungen im Cloudmaßstab mithilfe von Azure Machine Learning zu betreiben.
Sie erfahren, wie Sie Ihre vorhandenen Kenntnisse über Python und Maschinenlernen nutzen, um das Einpflegen und Vorbereiten von Daten, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung der Maschinenlernlösung in Microsoft Azure zu verwalten.

Inhalte

Einführung in das Machine Learning unter Azure
- Einstieg in Azure Machine Learning
- Azure Machine Learning Tools
No-Code Machine Learning mit dem Designer
- Trainieren von Modellen mit dem Designer
- Veröffentlichen von Modellen mit dem Designer
Experimente erstellen und Modelle trainieren
- Einführung in Experimente
- Trainieren und Registrieren von Modellen
Arbeiten mit Daten
- Arbeiten mit Datastores
- Arbeiten mit Datasets
ComputeContexts
- Arbeiten mit Umgebungen
- Arbeiten mit ComputeTargets
Erstellen von Operations mit Pipelines
- Einführung in Pipelines
- Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines
Bereitstellen und Nutzen von Modellen
- Echtzeitvorhersage
- Batchvorhersage
Trainieren optimaler Modelle
- Hyperparameter Tuning
- Automatisiertes Machine Learning
Interpretieren von Modellen
- Einführung in die Modellinterpretation
- Nutzen von Explainern
Überwachen von Modellen
- Überwachen von Modellen mit Application Insights
- Überwachen von Datendrift

Voraussetzungen

Vorausgesetzt werden ein fundiertes Data Science Verständnis, Kenntnisse der Programmiersprache Python sowie gängiger Python-Bibliotheken: (Numpy, Pandas, Matplotlib) und Frameworks (Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow).

Außerdem sind grundlegende Azure-Kenntnisse Voraussetzung.

Zielgruppe

Das Seminar DP-100 richtet sich an Data Scientists und Personen, die Machine Learning-Modelle in der Cloud entwickeln und bereitstellen wollen.

Hinweise

Die Prüfungsgebühr von EUR 126,00 exkl. MwSt. (zzgl. MwSt.) ist im Seminarpreis nicht enthalten.

Seminarkatalog