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Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Ihre Termine

Datum Ort Preis
07.04.2026
-10.04.2026
Dresden 2.796,50 €* Buchen
07.04.2026
-10.04.2026
Virtuelles Live Training 2.796,50 €* Buchen
20.04.2026
-23.04.2026
Virtuelles Live Training 2.796,50 €* Buchen
04.05.2026
-07.05.2026
Leipzig 2.712,01 €* Buchen
04.05.2026
-07.05.2026
Virtuelles Live Training 2.712,01 €* Buchen
18.05.2026
-21.05.2026
Berlin 2.712,01 €* Buchen
18.05.2026
-21.05.2026
Virtuelles Live Training 2.712,01 €* Buchen
08.06.2026
-11.06.2026
Dresden 2.656,08 €* Buchen
08.06.2026
-11.06.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
15.06.2026
-18.06.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
06.07.2026
-09.07.2026
Leipzig 2.656,08 €* Buchen
06.07.2026
-09.07.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
20.07.2026
-23.07.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
03.08.2026
-06.08.2026
Dresden 2.656,08 €* Buchen
03.08.2026
-06.08.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
17.08.2026
-20.08.2026
Berlin 2.656,08 €* Buchen
17.08.2026
-20.08.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
07.09.2026
-10.09.2026
Leipzig 2.656,08 €* Buchen
07.09.2026
-10.09.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
21.09.2026
-24.09.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
05.10.2026
-08.10.2026
Dresden 2.656,08 €* Buchen
05.10.2026
-08.10.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
19.10.2026
-22.10.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
02.11.2026
-05.11.2026
Leipzig 2.656,08 €* Buchen
02.11.2026
-05.11.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
09.11.2026
-12.11.2026
Berlin 2.656,08 €* Buchen
09.11.2026
-12.11.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen
07.12.2026
-10.12.2026
Dresden 2.656,08 €* Buchen
07.12.2026
-10.12.2026
Virtuelles Live Training 2.656,08 €* Buchen

* Preise inkl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer

Beschreibung

    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

    Inhalte

    Zielgruppe

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