DP-604 - Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric (DP-604T00)
DP-604 - Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric (DP-604T00): Künstliche Intelligenz in Microsoft Fabric nutzen
Zu den TerminenIn Microsoft Fabric können Datenwissenschaftler Daten, Notizbücher, Experimente und Modelle verwalten, während sie problemlos auf Daten aus dem gesamten Unternehmen zugreifen und mit anderen Datenexperten zusammenarbeiten können.
Lernziele
Erfahre im DP-604 - Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric (DP-604T00) Training den Data-Science-Prozess und lerne, wie du Machine-Learning-Modelle trainierst, um künstliche Intelligenz in Microsoft Fabric zu erreichen.
Microsoft Learning Partner
Als Microsoft Certified Learning Partner bieten wir dir die Möglichkeit, Kenntnisse im Umgang mit allen Microsoft Produkten in unseren Trainings zu erwerben, zu verbessern und zu zertifizieren. So steigerst du deine Produktivität am Arbeitsplatz. Selbstverständlich kannst du die Microsoft Kurse auch in Form einer Online Schulung besuchen.
Inhalte
Einstieg in die Datenwissenschaft in Microsoft Fabric
Verstehe den Data Science Prozess
Daten mit Microsoft Fabric erforschen und verarbeiten
Modelle mit Microsoft Fabric trainieren und bewerten
Erforsche Daten für Data Science mit Notebooks in Microsoft Fabric
Notebooks erforschen
Daten für die Exploration laden
Verstehen der Datenverteilung
Auf fehlende Daten in Notebooks prüfen
Erweiterte Datenexplorationstechniken anwenden
Diagramme in Notizbüchern visualisieren
Daten mit Data Wrangler in Microsoft Fabric vorverarbeiten
Data Wrangler verstehen
Datenexploration durchführen
Mit fehlenden Daten umgehen
Daten mit Operatoren transformieren
Trainieren und Verfolgen von Machine-Learning-Modellen mit MLflow in Microsoft Fabric
Verstehen, wie man Modelle für maschinelles Lernen trainiert
Modelle mit MLflow und Experimenten trainieren und nachverfolgen
Verwalten von Modellen in Microsoft Fabric
Batch-Vorhersagen mit einem eingesetzten Modell in Microsoft Fabric generieren
Das Verhalten des Modells für die Batch-Auswertung anpassen
Daten vor der Erstellung von Vorhersagen vorbereiten
Erstellen und Speichern von Vorhersagen in einer Delta-Tabelle
DP-604 - Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric (DP-604T00) Zielgruppe
Das Training DP-604 - Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric (DP-604T00) richtet sich an Datenwissenschaftler
DP-604 - Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric (DP-604T00) Voraussetzungen
Du solltest mit den grundlegenden Datenkonzepten und der dazugehörigen Terminologie vertraut sein.
Was ist DP-604 – Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric?
Die DP-604 Prüfung, "Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric", ist eine Microsoft-Zertifizierungsprüfung, die sich an Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieure richtet, die ihre Expertise im Aufbau und der Bereitstellung von KI-Lösungen mit Microsoft Fabric nachweisen möchten.
Was umfasst die DP-604 Prüfung?
Die DP-604 Prüfung bewertet deine Fähigkeit, folgende Aufgaben auszuführen:
Entwerfen und Implementieren von Data-Science-Lösungen auf Microsoft Fabric: Dies beinhaltet das Verständnis der verschiedenen Fabric-Dienste und wie sie für Data Science und Machine Learning verwendet werden können.
Vorbereiten und Erkunden von Daten: Dies beinhaltet die Verwendung von Tools und Techniken zur Datenbereinigung, -transformation und -erkundung innerhalb von Fabric.
Entwickeln von Machine-Learning-Modellen: Sie werden in Ihrer Fähigkeit getestet, Machine-Learning-Modelle mit verschiedenen Algorithmen und Frameworks innerhalb von Fabric zu erstellen, zu trainieren und zu evaluieren.
Bereitstellen und Operationalisieren von Machine-Learning-Modellen: Der Fokus liegt auf der Bereitstellung von Modellen für Inferenz und der Integration in Anwendungen oder Workflows.
Verwalten und Überwachen von Machine-Learning-Lösungen: Dies beinhaltet das Verständnis der Überwachung der Modellleistung, des erneuten Trainings von Modellen und der Gewährleistung verantwortungsvoller KI-Praktiken.
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