コース概要

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・「Azure Data Scientist Associate」を目指す、データ サイエンティスト向けのコースです。
・データ サイエンスをサポートする Azure サービスの概要から始まり、Azure の最高のデータ サイエンス サービスである Azure Machine Learning サービスを使用して、データ サイエンス パイプラインを自動化することに焦点を当てて、ハンズオン形式で学習します。
-Designer を使用した機械学習
-実験とモデルのトレーニングの実行
-データの操作 -コンピューティング コンテキスト
-パイプラインを使用した操作のオーケストレーション
-モデルのデプロイと使用 -最適なモデルのトレーニング
-モデルの解釈
-モデルの監視

◆開催日時（総研修日数　3日間）
・2024/03/4(月)～3/6(水)
・2024/07/31(水)～8/2(金)
・2024/09/30(月)～10/2(水)

◆受講形式
オンライン（zoom)

◆前提条件
・Azure の基礎知識
・データの準備、モデルのトレーニング、競合モデルの評価による最適なモデルの選択方法など、データサイエンスの理解
・Python プログラミング言語でのプログラミング方法、および Python ライブラリ: pandas、scikit-learn、matplotlib、seaborn の使用方法

◆トレーナーの一言
以下のページでは、DP-300、DP-203 、DP-100、AI-102、DA-100の学習範囲を Azure Data Services ファミリの参照アーキテクチャに照らし合わせてわかりやすく説明しています。 DP-100 コースの学習範囲を、視覚的に把握していただけます。


対象者

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・データ サイエンティストを目指す人
・機械学習モデルのトレーニングと展開において重要な責任を持つ人

到達目標

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・Azure Machine Learning Designer を用いてノンコーディングで機械学習モデルのトレーニング、デプロイを実行できる
・Azure Machine Learning で機械学習モデルのトレーニング、デプロイを実行できる
・Azure Machine Learning で並列分散処理を利用し、機械学習モデルのトレーニングの高速化ができる
・Azure Machine Learning でハイパーパラメータのチューニングを行い、最適なモデルのトレーニングを行うことができる
・Azure Machine Learning を使用して機械学習モデルを管理、監視することができる


コースの内容

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1. Azure Machine Learning の概要
2. Designer を使用した「コードを使用しない」機械学習
3. 実験とモデルのトレーニングの実行
4. データの操作
5. コンピューティング コンテキスト
6. パイプラインを使用した操作のオーケストレーション
7. モデルのデプロイと使用
8. 最適なモデルのトレーニング
9. モデルの解釈
10. モデルの監視
※より良い内容をご提供するため、章の構成は、一部変更される場合があります。また、講習実施時間は、目安です。演習の進み具合などで、多少前後することをご了承ください。

その他

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・PC およびインターネット環境はお客様にご用意いただきます。 　
サポート OS ： Windows 10 x64以降 　 サポート ブラウザ ： Microsoft Edge、Chrome
・ PC モニタもしくは 2台目の PC やタブレット端末をご用意いただくことを強く推奨いたします。 これは、講師の画面を表示しながら、演習を行ったり、電子テキストを表示したりするためです。
※ 本コースは、基本的には座学形式で行います。また本コースは、実際の試験の変更に伴い、更新される可能性があります。

・オンライン会議システムはZoomを使用します。下記でZoomのアクセスをご確認いただき、 接続が確認できましたらお申込みください。 　
ZOOMテストサイト