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Azure ML: Explore & Configure the Machine Learning Workspace

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Azure ML: Explore & Configure the Machine Learning Workspace

Whizlabs Instructor

Instructeur : Whizlabs Instructor

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

Certificat partageable

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Récemment mis à jour !

juin 2025

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Exam Prep DP-100: Microsoft Azure Data Scientist Associate
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 2 modules dans ce cours

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

Inclus

11 vidéos2 lectures2 devoirs

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

Inclus

12 vidéos1 lecture2 devoirs

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

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97 Cours67 218 apprenants

Offert par

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