Corso MOC DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Durata: 4 giorni
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Formazione MOC DP-100
Il Corso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure ti guida nella gestione completa di soluzioni di Machine Learning su Azure, consentendoti di applicare le tue conoscenze di Python e di ML per preparare e inserire i dati, addestrare e distribuire modelli, e monitorare le performance delle soluzioni sia su Microsoft Azure sia su Azure Databricks, offrendo un approccio pratico e tecnico per ottimizzare l’uso delle piattaforme cloud dedicate al data science.
Sessioni live interattive
Lezioni in diretta con spazio per domande e confronto.
Approccio pratico
Esercitazioni e casi reali per mettere in pratica ciò che impari.Cosa imparerai
- Progettare soluzioni di machine learning su Azure, dalla gestione dei dati alla distribuzione dei modelli
- Creare e configurare un’area di lavoro Azure Machine Learning, definendo risorse, datastore, dataset e target di calcolo
- Addestrare e ottimizzare modelli con script, AutoML, MLflow e pipeline di machine learning
- Gestire e monitorare gli esperimenti, tracciando risultati, metriche e versioni dei modelli
- Distribuire i modelli su endpoint in tempo reale o in batch per l’inferenza
- Integrare Azure Machine Learning con Azure Databricks, per la gestione dei dati, l’addestramento e il tracciamento dei modelli
I vantaggi della formazione Nexsys
Trainer esperti ecertificati
Formatori con esperienza concreta in ambito aziendale.
Contenuti sempre aggiornati
Materiale sempre in linea con le novità del settore.
Open Badge digitale
Un certificato digitale, verificabile e condivisibile online.
Esercitazioni guidate
Attività pratiche con il supporto diretto del docente.
Registrazioni disponibili
Rivedi le lezioni quando vuoi per 3 mesi.
Supporto post-corso
Assistenza anche dopo la fine del corso, per chiarimenti e approfondimenti.Personalizza la tua formazione
Il corso può essere riprogettato su misura delle esigenze formative della tua azienda o di un gruppo di lavoro. Contenuti, durata e modalità sono personalizzabili per garantire coerenza con i tuoi obiettivi, tempi e budget.
Programma del Corso
Modulo 1: Esplorare e configurare l'area di lavoro di Azure Machine Learning
- Esplorare le risorse e gli asset dell'area di lavoro di Azure Machine Learning
- Esplorare gli strumenti di sviluppo per l'interazione con l'area di lavoro
- Rendere disponibili i dati in Azure Machine Learning
- Usare le destinazioni di calcolo in Azure Machine Learning
- Usare ambienti in Azure Machine Learning
Modulo 2: Sperimentare con Azure Machine Learning
- Trovare il modello di classificazione migliore con Machine Learning automatizzato
- Tenere traccia del training dei modelli nei notebook di Jupyter con Mlflow
Modulo 3: Ottimizzare il training dei modelli con Azure Machine Learning
- Eseguire uno script di training come processo di comando in Azure Machine Learning
- Tenere traccia del training dei modelli con MLflow nei processi
- Eseguire l'ottimizzazione degli iperparametri con Azure Machine Learning
- Eseguire pipeline in Azure Machine Learning
Modulo 4: Gestire e rivedere i modelli in Azure Machine Learning
- Inserire un modello MLflow nel registro dei modelli in Azure Machine Learning
- Creare ed esplorare la dashboard di IA responsabile per un modello in Azure Machine Learning
Modulo 5: Distribuire e utilizzare modelli con Azure Machine Learning
- Distribuire un modello in un endpoint online gestito
- Distribuire un modello in un endpoint batch
Modulo 6: Sviluppare App di Intelligenza Artificiale Generative in Azure
- Pianificare e preparare lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale in Azure
- Scegliere e distribuire modelli dal catalogo dei modelli nel portale di Azure AI Foundry
- Sviluppare un'app di intelligenza artificiale con Azure AI Foundry SDK
- Introduzione al prompt flow per sviluppare app del modello linguistico in Azure AI Foundry
- Sviluppare una soluzione basata su RAG con i propri dati usando Azure AI Foundry
- Affinare un modello linguistico con Azure AI Foundry
- Implementare una soluzione di intelligenza artificiale generativa responsabile in Azure AI Foundry
- Valutare le prestazioni generative dell'intelligenza artificiale nel portale di Azure AI Foundry
Requisiti
Per partecipare con profitto a questo corso è necessario possedere i seguenti prerequisiti:
- conoscenza basilare di Azure che si può ottenere frequentando il corso AZ-900 – Azure Fundamentals;
- esperienza di scrittura di codice Python per lavorare con i dati, utilizzando librerie come Numpy, Pandas e Matplotlib (guarda il nostro corso python);
- comprensione della scienza dei dati (incluso come preparare i dati e formare modelli di machine learning), usando le comuni librerie di machine learning come Scikit-Learn, PyTorch o Tensorflow.
Prezzo per formazione dedicata online
€ 1700 + IVA a partecipante
A chi è rivolto
- Esperti di dati con conoscenze di Python e di framework di Machine Learning come Scikit-Learn, PyTorch e Tensorflow, che vogliono costruire e far funzionare soluzioni di machine learning nel cloud
Corso personalizzato? 1 ora di consulenza gratuita per la tua azienda
Se scegli questo corso in modalità personalizzata, hai diritto a 1 ora di consulenza gratuita con il trainer da utilizzare dopo la formazione. Un’occasione per approfondire dubbi specifici e applicare subito quanto appreso al tuo contesto aziendale.
Open Badge digitale
Con i nostri corsi non ricevi un semplice attestato in PDF, ma un badge digitale riconosciuto a livello internazionale, conforme allo standard Open Badge.
È verificabile, condivisibile su LinkedIn e integrabile nel tuo CV, per valorizzare le competenze acquisite in modo moderno, trasparente e affidabile.
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