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Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung (berufsbezogenes Zertifikat)

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Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung (berufsbezogenes Zertifikat)

Bringen Sie Ihre Karriere mit Microsoft Azure-Kenntnissen voran.

Bereiten Sie sich mit diesen Kursen auf die Microsoft Azure Data Fundamentals DP-100 Zertifizierungsprüfung vor.

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Dozent: Microsoft

34.560 bereits angemeldet

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aus 618 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Verwalten Sie Azure-Ressourcen für maschinelles Lernen

  • Experimente durchführen und Modelle trainieren

  • Einsatz und Operationalisierung von Lösungen für ethisches maschinelles Lernen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Cloud-Management
  • Kategorie: Faltungsneuronale Netze
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Integration von Daten
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenspeicher
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Verantwortungsvolle AI
  • Kategorie: Lernen übertragen

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
  • Kategorie: Daten-Seen
  • Kategorie: Modell-Einsatz

Wichtige Details

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Wie Sie eine Arbeitsumgebung für Data Science Workloads auf Azure planen und erstellen

  • Wie Sie Datenexperimente durchführen und Vorhersagemodelle trainieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Faltungsneuronale Netze
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: Databricks
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Lernen übertragen
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Prädiktive Modellierung

Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie verschiedene Arten von Modellen für maschinelles Lernen

  • Wie Sie die automatisierte maschinelle Lernfunktion von Azure Machine Learning nutzen, um ein Vorhersagemodell zu trainieren und einzusetzen

  • Erstellen Sie Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering-Modelle mit dem Azure Machine Learning Designer

  • Nutzen Sie Azure Machine Learning, um Modelle zu erstellen und zu veröffentlichen, ohne Code zu schreiben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Cloud-Management
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Databricks
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie Sie mit dem Azure Machine Learning Python SDK unternehmenstaugliche ML-Lösungen erstellen und verwalten können

  • Arbeiten mit Daten und Computern in Azure Machine Learning

  • Verwenden Sie das Azure Machine Learning SDK, um ein Modell zu trainieren. Modelle auswählen und sensible Daten schützen

  • Orchestrieren Sie Pipelines und stellen Sie maschinelle Lerndienste in Echtzeit mit Azure Machine Learning bereit

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Datenspeicher
Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Databricks
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Cloud-Management
Führen Sie Data Science mit Azure Databricks durch

Führen Sie Data Science mit Azure Databricks durch

KURS 4, 26 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Nutzen Sie die Leistung von Apache Spark und leistungsstarken Clustern, die auf der Azure Databricks-Plattform laufen, um Data Science Workloads auszuführen.

  • Führen Sie maschinelles Lernen mit Azure Databricks durch. Arbeiten Sie mit benutzerdefinierten Funktionen (UDF) in Azure Databricks

  • Arbeiten Sie mit DataFrames in Azure Databricks. Verwenden Sie Azure Databricks und das Apache Spark-Notebook, um große Datenmengen zu verarbeiten

  • Einen Deltasee bauen und abfragen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Databricks
Kategorie: Verteiltes Rechnen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Große Daten
Kategorie: PySpark
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen

Was Sie lernen werden

  • Skizzieren Sie die wichtigsten Punkte, die im Kurs "Data Science on Microsoft Azure Exam" behandelt werden

  • Beschreiben Sie die besten Methoden zur Vorbereitung auf die Prüfung DP-100: Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung auf Azure

  • Beherrschen Sie die Fähigkeiten, die im DP-100 gemessen werden, nachweislich: Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung auf Azure

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Databricks
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (5/1/2025 - 5/1/2026)