ESI: PL-200: Microsoft Power Platform Functional Consultant

ACHTUNG: Dieses Training ist der Nachfolger für das bisherige Training MB-200.

 

Dieses Angebot gilt exklusiv nur für ausgewählte Kunden von Microsoft im Zuge der Enterprise Skills Initiative. Für weitergehende Informationen klicken Sie bitte hier.
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Kontaktieren Sie Ihren Ansprechpartner:
Nils Gutsche
Vorstand & CVO
nils.gutsche@brainymotion.de
Tel.: 06196 9728811

 

Bitte beachten Sie, dass nach Beendigung des ersten Trainings und erfolgreich abgeschlossener Zertifizierung weitere Trainings freigeschaltet werden.

 

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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ESI: 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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