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Azure のデータ サイエンス ソリューションの設計と実装(DP-100)


対応チケット/ポイント等

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    新規コース(過去6ヶ月)
期間  3日間 時間  9:30～17:30
価格(税込)  231,000円(税込) 主催  トレノケート
コース種別  集合研修  
形式  講義＋実機演習 コースコード  MSC0881V
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2024年6月3日(月) ～ 2024年6月5日(水)

オンラインLive

  空席あり

※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
※ お申込期日が過ぎた日程は、「お問い合わせください」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外の空席状況は、残席数に関わらず「お申し込み後確認」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外では、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。
お申込みに関するお問い合わせはこちらから

ワンポイントアドバイス

本コースは「Azure のデータ サイエンス ソリューションの設計と実装(DP-100)」4日間を3日間に日程短縮したコースです。

【本コースはオンライン対応です】
会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程は、PCやタブレット等を通してオンラインでご参加いただけます。
  • オンラインLive：受講者の方はオンラインのみとなります。
  • 教室Live配信：教室・オンラインから受講される方が混在します。
★オンラインLiveトレーニングの詳細はこちら

重要なご連絡・ご確認事項

●重要: 事前準備について

●テキストおよび演習ガイドについて
　本コースでは、マイクロソフト社 から提供される電子テキストを使用します。
　電子テキストのプラットフォームはMicosoft Learnを使用します。受講に際して事前にテキスト参照用に Microsoft アカウントが必要となります。
　詳しくはガイドをご覧ください。

●演習環境について
　本コースでは、演習環境としてリモートラボ(Skillable)を使用します。リモートラボ(Skillable)接続テストをご覧のうえご確認ください。

対象者情報

対象者
・Azure Machine Learning を利用して、データ サイエンス ワークロードの資産とリソースを管理する。
・主に Python SDK (v2) を使用して Azure Machine Learning ワークスペースを操作する。
・MLflow を使用して機械学習モデルを追跡および管理する。
前提条件
プログラミング経験をお持ちであること。

学習内容の詳細

コース概要
このコースでは、Python と機械学習に関する既存の知識を活用して、データのインジェストと準備、モデルのトレーニングとデプロイ、Azure Machine Learning と MLflow での機械学習ソリューションの監視を管理する方法について学習します。
学習目標
● データ サイエンス ワークロードに適した作業環境を設計および作成する。
● Azure Machine Learning でデータの探索と機械学習モデルのトレーニングを行う。
● ジョブとパイプラインを実行して、運用環境用にモデルを準備する。
● スケーラブルな機械学習ソリューションをデプロイおよび監視する。
学習内容 
1. 機械学習ソリューションを設計する
  - 機械学習プロジェクトのためのデータ インジェスト戦略を設計する
  - 機械学習モデルのトレーニング ソリューションを設計する
  - モデル デプロイ ソリューションを設計する

2. Azure Machine Learning ワークスペースを詳しく見る
  - Azure Machine Learning ワークスペースのリソースと資産について探る
  - ワークスペース操作用の開発者ツールを探す

3. Azure Machine Learning でデータを使用できるようにする
  - Azure Machine Learning でデータを使用できるようにする

4. Azure Machine Learning でのコンピューティング処理
  - Azure Machine Learning でコンピューティング先を使用する
  - Azure Machine Learning の環境を処理する

5. 自動機械学習を使用して最適なモデルを見つける
  - 自動機械学習について調べる
  - 自動機械学習の最適な分類モデルを見つける

6. MLflow を使用してノートブックでモデル トレーニングを追跡する
  - MLflow を使用してノートブックでモデル トレーニングを追跡する

7. Azure Machine Learning でスクリプトを使用してモデルをトレーニングする
  - Azure Machine Learning でコマンド ジョブとしてトレーニング スクリプトを実行する
  - ジョブで MLflow を使用してモデル トレーニングを追跡する
  - Azure Machine Learning を使用してハイパーパラメーターのチューニングを実行する

8. Azure Machine Learning でモデル トレーニングを最適化する
  - Azure Machine Learning でパイプラインを実行する

9. Azure Machine Learning でモデルを管理および確認する
  - Azure Machine Learning で MLflow モデルを登録する
  - Azure Machine Learning でモデルを管理および比較する

10. Azure Machine Learning を使用してモデルをデプロイして使用する
  - モデルをマネージド オンライン エンドポイントにデプロイする
  - バッチ エンドポイントにモデルをデプロイする

11. 機械学習の運用 (MLOps) ソリューションを設計する
  - 機械学習の運用 (MLOps) ソリューションを設計する

実習/演習内容詳細

ソフトウェア
ハードウェア
Microsoft Azure

関連試験や資格との関連

MCP試験 DP-100:Azure でのデータ サイエンス ソリューションの設計と実装

ご注意・ご連絡事項

・コースの内容は予告なく変更される可能性があります。最新情報は本Webページにてご確認ください。
・本コースでは、マイクロソフト社 から提供される電子テキストを使用いたします。

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