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Diseño e Implementación de una Solución de Ciencia de Datos en Azure

Código: DP-100T01


Aprenda a operar soluciones de aprendizaje automático a escala de la nube con Azure Machine Learning. Este curso le enseña a aprovechar su conocimiento existente de Python y el aprendizaje automático para administrar la ingestión y preparación de datos, la capacitación e implementación de modelos, y el monitoreo de soluciones de aprendizaje automático en Microsoft Azure.

 Propuesta de Valor: MICROSOFT

 Duración: 24 Horas Académicas

Áreas de Conocimiento:
CLOUDINTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y DATA ANALITICS CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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   CALENDARIO


Inicio Cursos a Iniciarse Proximamente Horario Modalidad Franquicia Organizadora Reserva
30/06/2021DP-100T01 Diseño e Implementación de una Solución de Ciencia de Datos en Azure LUN,MIE,VIE de 19:00:00 a 22:00:00 VIRTUAL LA PAZReservar

   AUDIENCIA


  • Este curso está diseñado para científicos de datos con conocimiento existente de Python y marcos de aprendizaje automático como Scikit-Learn, PyTorch y Tensorflow, que desean construir y operar soluciones de aprendizaje automático en la nube.

   PRE REQUISITOS


  • Un conocimiento fundamental de Microsoft Azure.
  • Experiencia en escribir código Python para trabajar con datos, utilizando bibliotecas como Numpy, Pandas y Matplotlib.
  • Comprensión de la ciencia de datos; incluyendo cómo preparar datos y entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando bibliotecas comunes de aprendizaje automático como Scikit-Learn, PyTorch o Tensorflow.

   OBJETIVOS


  • Cree ciencia de datos en Azure.
  • Cree ciencia de datos con el servicio Azure Machine Learning.
  • Automatice el aprendizaje automático con el servicio Azure Machine Learning.
  • Administre y monitoree modelos de aprendizaje automático con el servicio Azure Machine Learning.

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



  • Este curso lo prepara para el: Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Este examen es un de los requerimientos para la certificacion: Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.
  • Idiomas: inglés

   CONTENIDO



1. MODULO 1: ADMINISTRACION DE AZURE

1.1. INTRODUCCION A AZURE MACHINE LEARNING
1.2. HERRAMIENTAS DE AZURE MACHINE LEARNING
1.3. LABORATORIO: CREACION DE UN ESPACIO DE TRABAJO DE AZURE MACHINE LEARNING
1.4. LABORATORIO: TRABAJO CON LAS HERRAMIENTAS DE AZURE MACHINE LEARNING


2. MODULO 2: APRENDIZAJE AUTOMATICO SIN CODIGO CON DESIGNER

2.1. MODELOS DE ENTRENAMIENTO CON DISEñADOR
2.2. PUBLICACION DE MODELOS CON DISEñADOR
2.3. LABORATORIO: CREACION DE UNA CANALIZACION DE CAPACITACION CON AZURE ML DESIGNER
2.4. LABORATORIO: IMPLEMENTACION DE UN SERVICIO CON AZURE ML DESIGNER


3. MODULO 3: EJECUCION DE EXPERIMENTOS Y MODELOS DE ENTRENAMIENTO

3.1. INTRODUCCION A LOS EXPERIMENTOS
3.2. MODELOS DE ENTRENAMIENTO Y REGISTRO
3.3. LABORATORIO: EJECUCION DE EXPERIMENTOS
3.4. LABORATORIO: CAPACITACION Y REGISTRO DE MODELOS


4. MODULO 4: TRABAJANDO CON DATOS

4.1. TRABAJANDO CON ALMACENES DE DATOS
4.2. TRABAJANDO CON CONJUNTOS DE DATOS
4.3. LABORATORIO: TRABAJAR CON ALMACENES DE DATOS
4.4. LABORATORIO: TRABAJAR CON CONJUNTOS DE DATOS


5. MODULO 5: CONTEXTOS COMPUTACIONALES

5.1. TRABAJANDO CON AMBIENTES
5.2. TRABAJANDO CON OBJETIVOS COMPUTACIONALES
5.3. LABORATORIO: TRABAJAR CON ENTORNOS
5.4. LABORATORIO: TRABAJAR CON OBJETIVOS DE COMPUTO


6. MODULO 6: ORQUESTACION DE OPERACIONES CON TUBERIAS

6.1. INTRODUCCION A LAS TUBERIAS
6.2. PUBLICACION Y EJECUCION DE CANALIZACIONES
6.3. LABORATORIO: CREACION DE UNA TUBERIA
6.4. LABORATORIO: PUBLICACION DE UNA TUBERIA


7. MODULO 7: IMPLEMENTACION Y CONSUMO DE MODELOS

7.1. INFERENCIA EN TIEMPO REAL
7.2. INFERENCIA POR LOTES
7.3. LABORATORIO: CREACION DE UN SERVICIO DE CONFERENCIAS EN TIEMPO REAL
7.4. LABORATORIO: CREACION DE UN SERVICIO DE CONFERENCIAS POR LOTES


8. MODULO 8: CAPACITACION DE MODELOS OPTIMOS

8.1. AJUSTE DE HIPERPARAMETROS
8.2. APRENDIZAJE AUTOMATICO AUTOMATIZADO
8.3. LABORATORIO: AJUSTE DE HIPERPARAMETROS
8.4. LABORATORIO: USO DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO AUTOMATIZADO


9. MODULO 9: INTERPRETACION DE MODELOS

9.1. INTRODUCCION A LA INTERPRETACION DEL MODELO
9.2. UTILIZANDO EXPLICADORES MODELO
9.3. LABORATORIO: REVISION DE EXPLICACIONES AUTOMATIZADAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO
9.4. LABORATORIO: INTERPRETACION DE MODELOS


10. MODULO 10: MONITOREO DE MODELOS

10.1. MONITOREO DE MODELOS CON APPLICATION INSIGHTS
10.2. MONITOREO DE DERIVA DE DATOS
10.3. LABORATORIO: MONITOREO DE UN MODELO CON APPLICATION INSIGHTS
10.4. LABORATORIO: MONITOREO DE DERIVA DE DATOS



   BENEFICIOS



  • Al finalizar el curso, el científico de datos de Azure aplica sus conocimientos de ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Azure; en particular, utilizando Azure Machine Learning Service.

   INVERSIÓN



La inversión incluye: Material de estudio oficial de Microsoft, certificados e impuestos de ley.

  • En los cursos presenciales proveemos de una computadora por persona y refrigerios.
  • En los cursos virtuales las plataformas interactivas y acceso al aula virtual de recursos.
  • Certificado oficial MICROSOFT.
  • Los laboratorios son los oficiales en la Nube MICROSOFT.