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ESI: DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

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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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Trainerstandort Online
Dauer 3 Tage
Trainingssprache Deutsch
Trainingsart realer oder virtueller Klassenraum
Trainingsform Gruppe
  • Ortsunabhängig
  • Gemeinsam mit Anderen
  • Zertifizierte Trainer
  • Training inklusive Unterlage und ggf. Trainingsumgebung
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Erlernen Sie in diesem Training, wie Sie Machine Learning Modelle konzipieren, die Business Herausforderungen lösen.

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