DP-100 Azure のデータ サイエンス ソリューションの設計と実装

Microsoft Azureトレーニングコース

Microsoft社のクラウドサービスであるAzureの基礎から、管理者向けの構築・開発コースまで様々なコースがあります。
すべてのコースはマイクロソフト公式コースとなります。

概要

期間 時間 料金 対応試験
3日 9:30-17:30 ¥219,000(税込) DP-100
 スケジュール 8/8-8/10 8/17-8/19 9/20-9/22 10/3-10/5 その他の日程 
前提条件
  • プログラミング経験がある方。
 対象者

DP-100 の試験の受験を考えている方

Azure Machine Learning ソリューションについてハンズオンを通して学びたいと考えている方。

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コース概要



Microsoft 認定資格である Azure Data Scientist Associate を取得するための試験である DP-100 の合格を目指します。

また、機械学習モデル開発の効率化、自動化の方法や、モデルのデプロイから再学習といった実務に繋がる技術の習得を目指します。

  • イントロダクション
  • Azure Machine Learning Designerの基礎
  • Azure Machine Learning Designerの応用
  • 分類のアルゴリズムの実装 (scikit learn)
  • Azure Machine Learning SDKの基礎
  • Azure Machine Learningで学習の高速化
  • Azure Machine Learningで自動ハイパーパラメータ調整
  • Azure Machine Learningで学習の自動化
  • 学習済みモデルのデプロイ
  • データセットの監視

コース詳細


1章 イントロダクション
Azure Machine Learningの概要
機械学習モデル開発のフロー人工知能、機械学習、ディープラーニングの違い
2章 Azure Machine Learning Designerの基礎
分類モデル構築のフローの作成
学習済みモデルのデプロイ
演習:回帰モデル構築のフローの作成
3章 Azure Machine Learning Designerの応用
手持ちデータの読み込みとデータ操作
ハイパーパラメータの調整
分類の評価指標
4章 分類のアルゴリズムの実装 (scikit learn)
データの前処理
モデルの学習
モデルの評価
5章 Azure Machine Learning SDKの基礎
Experimentの基本操作
学習結果をExperimentに記録
6章 Azure Machine Learningで学習の高速化
データセットの取り扱い
並列分散処理で学習の高速化
7章 Azure Machine Learningで自動ハイパーパラメータ調整
ハイパーパラメータ調整の設定
早期終了の設定
学習済みモデルをWorkspaceに登録
8章 Azure Machine Learningで学習の自動化
パイプラインの作成
パイプラインのデプロイとスケジューリング
9章 学習済みモデルのデプロイ
リアルタイム推論
バッチ推論
10章 データセットの監視
データドリフトの概要
データドリフトモニターの活用

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