Microsoft - Implementing a Machine Learning Solution with Microsoft Azure Databricks | Course DP-090T00

Dauer

Dauer:

Nur 2 Tage

Methode

Methode:

Klassenraum / Online / Hybrid

nächster Termin

nächster Termin:

28.3.2022 (Montag)

Overview

On this accelerated Implementing a Machine Learning Solution with Microsoft Azure Databricks course, you'll learn how to use Azure Databricks to explore, prepare, and model data; and integrate Databricks machine learning processes with Azure Machine Learning.

In just 2 days, you’ll build knowledge on deploying models trained on Azure Databricks to Azure Machine Learning, as well as:

  • Using MLflow to track experiments
  • Training and evaluating Machine Learning models

As a Microsoft Gold Partner for Learning and through Firebrand’s Lecture | Lab | Review methodology, you’ll get access to Microsoft Official Curriculum (MOCs), learn from Microsoft Certified Trainers (MCTs), and train in a distraction-free environment.

Audience

This course is ideal for Data Scientists with experience of Pythion who need to learn how to apply their data science and machine learning skills on Azure Databricks.

Benefits

In einem Firebrand Intensiv-Training profitieren Sie von folgenden Vorteilen:

  • Zwei Optionen - Präsenz- oder Onlinetraining
  • Ablenkungsfreie Lernumgebung
  • Eigene Trainings- und Prüfungszentren (Pearson VUE Select Partner)
  • Effektives Training mit praktischen Übungseinheiten und intensiver Betreuung durch unsere Trainer
  • Umfassendes Leistungspaket mit allem, was Sie benötigen, um Ihre Zertifizierung zu erhalten, inklusive unserer Firebrand Leistungsgarantie.

Curriculum

Course DP-090T00: Implementing a Machine Learning Solution with Microsoft Azure Databricks

Module 1: Introduction to Azure Databricks

  • Lab: Getting Started with Azure Databricks
  • Lab: Working with Data in Azure Databricks

Module 2: Training and Evaluating Machine Learning Models

  • Lab: Training a Machine Learning Model
  • Lab: Preparing Data for Machine Learning

Module 3: Managing Experiments and Models

  • Lab: Using MLflow to Track Experiments
  • Lab: Managing Models

Module 4: Integrating Azure Databricks and Azure Machine Learning

  • Lab: Deploying Models in Azure Machine Learning
  • Lab: Running Experiments in Azure Machine Learning

Exam Track

There is currently no exam for this accelerated course.

What's Included

Prerequisites

Before attending this accelerated course, you should have:

  • Experience in Python to work with data
  • Knowledge of machine learning concepts

Sind Sie sich unsicher, ob Sie die Voraussetzungen erfüllen? Wir besprechen gerne mit Ihnen Ihren technischen Hintergrund, Erfahrung und Qualifikation, um herauszufinden, ob dieser Intensivkurs der richtige für Sie ist.

Erfahrungsberichte

Bereits 113776 Kursteilnehmer haben seit 2001 erfolgreich einen Firebrand-Kurs absolviert. Unsere aktuellen Kundenbefragungen ergeben: Bei 96.63% unserer Teilnehmer wurde die Erwartungshaltung durch Firebrand übertroffen!


"Viel Stoff in kurzer Zeit - sehr intensiv - kompetenter Trainer!"
N.N. . (16.11.2020 (Montag) bis 19.11.2020 (Donnerstag))

"Sehr intensiv da das Training 12 Stunden dauert und via Remote sehr anstrengend ist aber der Effekt ist groß. Kann ich nur empfehlen."
J.Z., MTF DATA AG. (20.7.2020 (Montag) bis 22.7.2020 (Mittwoch))

"Die Woche war sehr hart aber erfolgreich."
T.S.. (6.7.2020 (Montag) bis 11.7.2020 (Samstag))

"Tolle Umgebung, die Schulungsräume sind direkt an das Hotel angegliedert, für dessen Vorzüge aber kaum Zeit bleibt."
T.L.. (6.7.2020 (Montag) bis 11.7.2020 (Samstag))

"Sehr guter Überblick über Azure Funktionsumfang und gut aufbereitet."
H.K., Appsfactory GmbH. (15.6.2020 (Montag) bis 20.6.2020 (Samstag))

Kurstermine

Start

Ende

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Standort

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22.11.2021 (Montag)

23.11.2021 (Dienstag)

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28.3.2022 (Montag)

29.3.2022 (Dienstag)

Warteliste

Überregional

 

9.5.2022 (Montag)

10.5.2022 (Dienstag)

Einige Plätze frei

Überregional

 

20.6.2022 (Montag)

21.6.2022 (Dienstag)

Einige Plätze frei

Überregional

 

1.8.2022 (Montag)

2.8.2022 (Dienstag)

Einige Plätze frei

Überregional

 

12.9.2022 (Montag)

13.9.2022 (Dienstag)

Einige Plätze frei

Überregional

 

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