Azure Data Scientist Associate Certification Guide : A hands-on guide to machine learning in Azure and passing the Microsoft Certified DP-100 exam
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Develop the skills you need to run machine learning workloads in Azure and pass the DP-100 exam with easeKey Features:Create end-to-end machine learning training pipelines, with or without codeTrack experiment progress using the cloud-based MLflow-compatible process of Azure ML servicesOperationalize your machine learning models by creating batch and real-time endpointsBook Description:The Azure Data Scientist Associate Certification Guide helps you acquire practical knowledge for machine learning experimentation on Azure. It covers everything you need to pass the DP-100 exam and become a certified Azure Data Scientist Associate.Starting with an introduction to data science, you'll learn the terminology that will be used throughout the book and then move on to the Azure Machine Learning (Azure ML) workspace. You'll discover the studio interface and manage various components, such as data stores and compute clusters.Next, the book focuses on no-code and low-code experimentation, and shows you how to use the Automated ML wizard to locate and deploy optimal models for your dataset. You'll also learn how to run end-to-end data science experiments using the designer provided in Azure ML Studio.You'll then explore the Azure ML Software Development Kit (SDK) for Python and advance to creating experiments and publishing models using code. The book also guides you in optimizing your model's hyperparameters using Hyperdrive before demonstrating how to use responsible AI tools to interpret and debug your models. Once you have a trained model, you'll learn to operationalize it for batch or real-time inferences and monitor it in production.By the end of this Azure certification study guide, you'll have gained the knowledge and the practical skills required to pass the DP-100 exam.What You Will Learn:Create a working environment for data science workloads on AzureRun data experiments using Azure Machine Learning servicesCreate training and inference pipelines using the designer or codeDiscover the best model for your dataset using Automated MLUse hyperparameter tuning to optimize trained modelsDeploy, use, and monitor models in productionInterpret the predictions of a trained modelWho this book is for:This book is for developers who want to infuse their applications with AI capabilities and data scientists looking to scale their machine learning experiments in the Azure cloud. Basic knowledge of Python is needed to follow the code samples used in the book. Some experience in training machine learning models in Python using common frameworks like scikit-learn will help you understand the content more easily. …
N° de ref. del artículo 9781800565005
- Título
- Azure Data Scientist Associate Certification Guide : A hands-on guide to machine learning in Azure and passing the Microsoft Certified DP-100 exam
- Autor
- Michael Hlobil
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1800565003
- ISBN 13
- 9781800565005
- Peso del artículo
- 831 gramos
- Dimensiones
- 235x191x25 mm
Develop the skills you need to run machine learning workloads in Azure and pass the DP-100 exam with ease
Key Features
- Create end-to-end machine learning training pipelines, with or without code
- Track experiment progress using the cloud-based MLflow-compatible process of Azure ML services
- Operationalize your machine learning models by creating batch and real-time endpoints
Book Description
The Azure Data Scientist Associate Certification Guide helps you acquire practical knowledge for machine learning experimentation on Azure. It covers everything you need to pass the DP-100 exam and become a certified Azure Data Scientist Associate.
Starting with an introduction to data science, you'll learn the terminology that will be used throughout the book and then move on to the Azure Machine Learning (Azure ML) workspace. You'll discover the studio interface and manage various components, such as data stores and compute clusters.
Next, the book focuses on no-code and low-code experimentation, and shows you how to use the Automated ML wizard to locate and deploy optimal models for your dataset. You'll also learn how to run end-to-end data science experiments using the designer provided in Azure ML Studio.
You'll then explore the Azure ML Software Development Kit (SDK) for Python and advance to creating experiments and publishing models using code. The book also guides you in optimizing your model's hyperparameters using Hyperdrive before demonstrating how to use responsible AI tools to interpret and debug your models. Once you have a trained model, you'll learn to operationalize it for batch or real-time inferences and monitor it in production.
By the end of this Azure certification study guide, you'll have gained the knowledge and the practical skills required to pass the DP-100 exam.
What you will learn
- Create a working environment for data science workloads on Azure
- Run data experiments using Azure Machine Learning services
- Create training and inference pipelines using the designer or code
- Discover the best model for your dataset using Automated ML
- Use hyperparameter tuning to optimize trained models
- Deploy, use, and monitor models in production
- Interpret the predictions of a trained model
Who this book is for
This book is for developers who want to infuse their applications with AI capabilities and data scientists looking to scale their machine learning experiments in the Azure cloud. Basic knowledge of Python is needed to follow the code samples used in the book. Some experience in training machine learning models in Python using common frameworks like scikit-learn will help you understand the content more easily.
Table of Contents
- An Overview of Modern Data Science
- Deploying Azure Machine Learning Workspace Resources
- Azure Machine Learning Studio Components
- Configuring the Workspace
- Letting the Machines Do the Model Training
- Visual Model Training and Publishing
- The AzureML Python SDK
- Experimenting with Python Code
- Optimizing the ML Model
- Understanding Model Results
- Working with Pipelines
- Operationalizing Models with Code
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Acerca del autor
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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