Nền tảng Azure Machine Learning dành cho Nhà khoa học Dữ liệu

Xây dựng và mở rộng quy mô các mô hình học máy trên đám mây là một kỹ năng thiết yếu cho các chuyên gia dữ liệu hiện đại. Khóa học này giới thiệu cho bạn về khoa học dữ liệu dựa trên đám mây, chỉ cho bạn cách hợp lý hóa việc phát triển mô hình mà không bị sa lầy vào cơ sở hạ tầng phức tạp. Bạn sẽ chuyển đổi từ phát triển cục bộ sang đám mây, thành thạo học máy tự động (AutoML) và các công cụ quy trình trực quan. Khi kết thúc khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ hiểu cách chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai các dịch vụ dự đoán một cách hiệu quả. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu các khái niệm cốt lõi về học máy trên đám mây và kiến trúc không gian làm việc trên đám mây. - Cấu hình tài nguyên tính toán dựa trên đám mây và lưu trữ dữ liệu an toàn. - Huấn luyện các mô hình dự đoán tự động bằng Học máy Tự động. - Xây dựng các quy trình học máy đầu cuối bằng các công cụ thiết kế kéo và thả trực quan. - Triển khai các mô hình đã huấn luyện dưới dạng dịch vụ đám mây cho các dự đoán thời gian thực. - Áp dụng các nguyên tắc MLOps nền tảng, bao gồm theo dõi mô hình và các phương pháp AI có trách nhiệm. Khóa học bắt đầu với các khái niệm dữ liệu đám mây nền tảng và thiết lập không gian làm việc trước khi chuyển sang huấn luyện mô hình tự động, thiết kế quy trình trực quan và các chiến lược triển khai. Bạn sẽ tiến hành thông qua các giải thích bằng văn bản rõ ràng và các hướng dẫn từng bước thực tế. Khóa học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và nhà phát triển đầy tham vọng, những người muốn tận dụng sức mạnh của đám mây cho học máy. Không yêu cầu kinh nghiệm đám mây trước đó. Bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu trên đám mây của bạn ngay hôm nay và học cách xây dựng các mô hình dự đoán có thể mở rộng.