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Azure ML: Explore & Configure the Machine Learning Workspace

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Azure ML: Explore & Configure the Machine Learning Workspace

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

6 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Azure Synapse Analytics
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Microsoft Azure
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Virtual Machines

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Juni 2025

Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Exam Prep DP-100: Microsoft Azure Data Scientist Associate
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

This module provides a comprehensive foundation in data science and machine learning, equipping learners with the essential knowledge required for the DP-100 certification. Participants will explore key concepts such as data science processes, machine learning fundamentals, and statistical modeling, ensuring a strong grasp of core principles. The module covers different types of machine learning, common terminologies, and data aspects relevant to model development. Learners will also gain insights into best practices for selecting and managing machine learning solutions, including preprocessing techniques and evaluation methodologies. By the end of this module, participants will develop a structured understanding of data science workflows, enabling them to apply these skills effectively in real-world scenarios and certification preparation

Das ist alles enthalten

11 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

This module provides a comprehensive understanding of compute and data management within Azure Machine Learning, equipping learners with the skills to efficiently configure and optimize ML workflows. Participants will explore key concepts such as creating and managing compute instances, clusters, and attached computes within the Azure ML workspace. The module covers CPU vs. GPU selection for different workloads, datastore and data asset management, and leveraging Uniform Resource Identifiers (URIs) for resource identification. Learners will gain expertise in configuring environments, integrating Synapse Spark pools, and training machine learning models with Azure ML. Additionally, the module includes valuable exam tips to ensure learners are well-prepared for certification. By the end of this module, participants will be equipped with practical knowledge to manage compute and data resources effectively within Azure ML for scalable AI solutions

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

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Dozent

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