Corso MOC DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Durata: 4 giorni
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 e certificati
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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