Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (DP100)
Dans le domaine en constante évolution de la science des données, les professionnels recherchent une expertise validée pour exceller dans l'exploitation d'informations à partir de vastes ensembles de données. L'une des accréditations les plus importantes est la certification DP-100 proposée par Microsoft Azure.
Cette formation Microsoft certifiante découvre comment exploiter des solutions d'apprentissage automatique à l'échelle du cloud à l'aide d'Azure Machine Learning. Ce cours vous apprend à tirer parti de vos connaissances existantes de Python et de l'apprentissage automatique pour gérer l'ingestion et la préparation des données, la formation et le déploiement de modèles et la surveillance des solutions d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure.
Il s'agit d'un cours fournissant une préparation complète à l'examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure pour l'obtention de la certification Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.
Classe publique
1895$
Durée:
4 jours / 28 heures
Classe privée
Classe virtuelle
Nombre de participants minimum: 5
4 jours / 28 heures
Prix sur demande
français ou anglais
Plan de formation:
Concevoir et mettre en œuvre une solution Data Science sur Azure (DP-100T01)
Module 1: Concevoir une stratégie d’ingestion de données pour des projets Machine Learning
- Identifier votre source de données et votre format
- Choisir comment distribuer des données aux workflows Machine Learning
- Concevoir une solution d’ingestion de données
Module 2: Concevoir une solution de formation de modèle Machine Learning
- Identifier les tâches Machine Learning
- Choisir un service pour effectuer l'apprentissage d’un modèle Machine Learning
- Décider entre les options de calcul
Module 3: Concevoir une solution de déploiement de modèle
- Comprendre comment le modèle est consommé
- Choisir un déploiement en temps réel ou par lots
Module 4: Explorer les ressources et les actifs de l’espace de travail Azure Machine Learning
- Création d’un espace de travail Microsoft Azure Machine Learning
- Identifier les ressources Azure Machine Learning
- Identifier les actifs Azure Machine Learning
- Former des modèles dans l’espace de travail
Module 5: Explorer les outils de développement pour l’interaction de l’espace de travail
- Explorer le studio
- Explorer le SDK Python
- Explorer l’interface CLI
Module 6: Rendre les données disponibles dans Azure Machine Learning
- Comprendre les URI
- Créer une banque de données
- Créer une ressource de données
Module 7: Utiliser des cibles de calcul dans Azure Machine Learning
- Créer et utiliser une instance de calcul
- Créer et utiliser une instance de calcul
- Créer et utiliser un cluster de calcul
Module 8: Utiliser des environnements dans Azure Machine Learning
- Comprendre les environnements
- Explorer et utiliser des environnements curés
- Créer et utiliser des environnements personnalisés
Module 9: Trouver le meilleur modèle de classification avec le Machine Learning automatisé
- Prétraiter les données et configurer la caractérisation
- Exécuter une expérience de Machine Learning automatisé
- Évaluer et comparer des modèles
Module 10: Suivre la formation du modèle dans les notebooks Jupyter avec MLflow
- Configurer MLflow pour le suivi des modèles dans les notebooks
- Former et suivre des modèles dans des notebooks
Module 11: Exécuter un script d’entraînement en tant que travail de commande dans Azure Machine Learning
- Convertir un notebook en script
- Exécuter un script en tant que travail de commande
- Utiliser des paramètres dans un travail de commande
Module 12: Suivre la formation du modèle avec MLflow dans les travaux
- Suivre les métriques avec MLflow
- Afficher les métriques et évaluer les modèles
Module 13: Exécuter des pipelines dans Azure Machine Learning
- Créer des composants
- Créer un pipeline
- Exécuter un travail de pipeline
Module 14: Effectuer le réglage des hyperparamètres avec Azure Machine Learning
- Définir un espace de recherche
- Configurer une méthode d’échantillonnage
- Configuration de l’arrêt anticipé
- Utiliser un travail de balayage pour le réglage des hyperparamètres
Module 15: Déployer un modèle sur un point de terminaison en ligne managé
- Explorer les points de terminaison en ligne managés
- Déployer votre modèle MLflow sur un point de terminaison en ligne managé
- Déployer un modèle sur un point de terminaison en ligne managé
- Tester des points de terminaison en ligne managés
Module 16: Déployer un modèle sur un point de terminaison de lot
- Comprendre et créer des points de terminaison de lot
- Déployer votre modèle MLflow sur un point de terminaison de lot
- Déployer un modèle personnalisé sur un point de terminaison de lot
- Appeler les points de terminaison de lot et résoudre les problèmes
*La littérature fournie est en langue anglaise.
Exclusivités:
- Une participation GRATUITE à la formation Microsoft 365 Certified: Fundamentals (MS900) - valeur de 695$!
- Bon de participation à l'examen inclus - valeur de 225$!
- Un an d'accès à l'enregistrement vidéo de votre cours
- 180 jours d'accessibilité au laboratoire technique sur Internet
- Matériel didactique à jour avec Microsoft Learn
- Badge de réussite du cours Microsoft
Pré-requis:
Avant d'assister à cette formation, les étudiants doivent avoir:
- obtenu la certification Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP900) ou avoir les connaissances équivalentes.
- compris la science des données, y compris la préparation des données, la formation des modèles et l’évaluation des modèles en compétition pour choisir le meilleur.
- programmé dans la langue de programmation Python et utilisé les bibliothèques Python: Pandas, Scikit-learn, Matplotlib et Seaborn.
Informations sur le titre de compétences:
Caractéristiques de l’examen
- Code de l’examen: DP-100
- Titre: Conception et implémentation d’une solution de science des données sur Azure
- Durée: 120 minutes
- Nombre de questions: 40 à 60
- Format de questions: À choix multiples, à réponses multiples, basé sur des scénarios
- Note de passage: 700 de 1000
- Coût: 0$ (inclus dans votre formation)
Sujets de l’examen
- Concevoir et préparer une solution de Machine Learning
- Explorer les données et entraîner des modèles
- Préparer un modèle pour le déploiement
- Déployer et réentraîner un modèle
- Tous les détails…
Formations connexes:
Audiences:
Article/rédaction Eccentrix Corner:
Comprendre le DP-100 : En quoi se démarque-t-il ?
Le DP-100, souvent appelé examen de certification associé au scientifique de données Azure, sert de référence pour les individus aspirant à valider leur expertise dans la conception et la mise en œuvre de solutions de science des données sur Azure. Il est structuré pour évaluer la capacité d'un candidat à exploiter les outils et services Azure pour développer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique.
Détails de l'examen DP-100 et préparation
L'examen DP-100 couvre divers sujets, notamment l'exploration des solutions de science des données, l'ingestion, la transformation et la préparation des données, ainsi que le déploiement et la surveillance des modèles. Pour se préparer efficacement, les candidats peuvent utiliser différentes ressources telles que des formations officielles, des guides d'étude, des tests pratiques et une expérience pratique avec les outils de science des données Azure.
Pour ceux qui recherchent des tests pratiques gratuits ou des questions d'examen au format PDF, plusieurs plateformes en ligne offrent des ressources pour aider à la préparation à l'examen. Cependant, il est essentiel de valider la crédibilité de ces ressources pour s'assurer qu'elles sont conformes au programme du DP-100.
L’avantage du DP-100 sur Azure
Le cours DP-100 ne se concentre pas seulement sur les connaissances théoriques, mais met également l'accent sur l'application pratique. Les candidats explorent la gamme d'outils Azure pour la science des données, apprenant à utiliser Azure Machine Learning, Azure Databricks et d'autres services essentiels pour développer des solutions de données robustes sur le cloud.
DP-100 vs DP-203 : Différenciation des certifications
Les aspirants comparent souvent le DP-100 avec le DP-203, la certification associée à l'ingénieur de données Azure. Alors que le DP-100 se concentre sur la conception et la mise en œuvre de solutions de science des données, le DP-203 se concentre sur la conception et la mise en œuvre de solutions d'ingénierie de données sur Azure. Les deux certifications répondent à des rôles distincts dans l'écosystème Azure.
La valeur de la certification DP-100
L'obtention de la certification DP-100 démontre la compétence d'un professionnel dans l'utilisation des services Azure pour les solutions de science des données. Cette accréditation ouvre la porte à diverses opportunités de carrière dans les rôles de la science des données, affirmant la capacité à concevoir, mettre en œuvre et maintenir efficacement des solutions de données.
Renouvellement et croissance professionnelle
Le maintien de la certification DP-100 implique de rester à jour avec les avancées dans les outils de science des données Azure. Microsoft met périodiquement à jour ses certifications, et un apprentissage continu via Microsoft Learn ou des formations officielles réputées est recommandées pour le renouvellement.
Conclusion
La certification de Microsoft Azure Data Scientist DP-100 est un témoignage de l'expertise d'une personne dans l'utilisation des outils Azure pour les solutions de science des données. En s'inscrivant à des formations officielles comme celles fournies par Eccentrix, en utilisant tests pratiques gratuits et des guides d'étude complets, les candidats peuvent se préparer efficacement à l'examen, se positionnant en tant que scientifiques de données Azure compétents dans le paysage concurrentiel des carrières en science des données. Lancez-vous dès aujourd'hui dans votre parcours DP-100, embrassez les défis et débloquez un monde d'opportunités dans le domaine dynamique de la science des données Azure !
Questions Courantes sur La Certification DP-100 (FAQ)
Qu'est-ce que la certification DP-100 ?
La certification DP-100, également connue sous le nom de certification associée au scientifique de données Microsoft Azure, valide la capacité d'un individu à concevoir et mettre en œuvre des solutions de science des données sur la plateforme Azure. Elle évalue les compétences liées à l'exploration des données, à la transformation des données, au déploiement de modèles et à la surveillance à l'aide des outils et services Azure.
L'examen DP-100 est-il difficile ?
La difficulté de l'examen DP-100 varie en fonction du niveau de préparation d'un individu et de son expérience avec les outils de science des données Azure. Une préparation adéquate en étudiant les sujets de l'examen, en pratiquant avec les services Azure et en se familiarisant avec les concepts de la science des données peut grandement aider à aborder l'examen de manière efficace.
Azure DP-100 en vaut-il la peine ?
Obtenir la certification Azure DP-100 peut être très bénéfique pour les individus souhaitant faire carrière dans la science des données, en particulier dans l'écosystème Azure. Elle démontre une compétence dans l'utilisation des services Azure pour les solutions de science des données, améliorant les perspectives de carrière et ouvrant potentiellement la voie à de meilleures opportunités professionnelles et à l'avancement dans le domaine de la science des données.
Quel est le salaire d'un professionnel certifié DP-100 ?
Le salaire d'un professionnel certifié DP-100 peut varier en fonction de facteurs tels que la localisation, les années d'expérience, le rôle professionnel spécifique et l'organisation. En général, les individus certifiés DP-100 peuvent bénéficier de salaires compétitifs en raison de leurs compétences spécialisées dans la conception et la mise en œuvre de solutions de science des données sur la plateforme Azure. Les salaires des professionnels certifiés DP-100 correspondent souvent ou dépassent les normes de l'industrie pour les rôles en science des données.
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