PL-200: Microsoft Power Platform Functional Consultant

Candidates for this exam perform discovery, capture requirements, engage subject matter experts and stakeholders, translate requirements, and configure Power Platform solutions and apps. They create application enhancements, custom user experiences, system integrations, data conversions, custom process automation, and custom visualizations.

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

  • Definition und Vorbereitung der Entwicklungsumgebung
  • Daten für die Modellierung vorbereiten
  • Featureentwicklung
  • Modelle entwickeln

Agenda

  • Definition und Vorbereitung der Entwicklungsumgebung
    • Auswahl der Entwicklungsumgebung
    • Einrichtung der Entwicklungsumgebung
    • Definition technischer Erfolgskennzahlen und Quantifizierung der Risiken
  • Daten für die Modellierung vorbereiten
    • Entwicklung von Datenstrukturen, Datenerfassungsstrategien und des Datenaufbereitungsablaufs
    • Explorative Datenanalyse zur Prüfung auf Muster, Anomalien, Ausreißer und Dateninkonsistenzen
    • Bereinigen von Daten und einstellen der gewünschten Granularität
  • Featureentwicklung
    • Durchführung von Extraktionsverfahren für numerische Daten und Skalierungen
    • Definierung der Optimalitätskriterien, Algorithmen und Merkmalsauswahl
  • Modelle entwickeln
    • Auswahl des algorithmischen Ansatzes
    • Aufteilung und Gruppierung von Datensätzen
    • Erkennen von Datengleichgewichten
    • Prüfung auf Stopp-Kriterien und Hyperparameter
    • Metriken zur Bewertung der Kennzahlen
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PL-200: Microsoft Power Platform Functional Consultant

Azure Data Scientists wenden ihre Kenntnisse in Datenwissenschaften und maschinellem Lernen an, um Workloads für maschinelles Lernen in Azure zu implementieren und auszuführen, insbesondere mit Hilfe des Azure Machine Learning Service. Dies umfasst das Planen und Erstellen einer geeigneten Arbeitsumgebung für datenwissenschaftliche Workloads in Azure, das Ausführen von Datenexperimenten und das Trainieren von Vorhersagemodellen, das Verwalten und Optimieren von Modellen sowie das Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktion.

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