Certificación Internacional Azure Data Scientist Associate (DP-100)

Certificación Internacional Azure Data Scientist Associate (DP-100)

Módulos

Modulo I: Introducción a Azure Machine Learning

  • Introducción a Azure Machine Learning
  • Herramientas de Azure Machine Learning

  • Modelos de capacitación con Designer
  • Publicación de modelos con Designer

  • Introducción a los experimentos
  • Formación y registro de modelos

  • Trabajar con almacenes de datos
  • Trabajar con conjuntos de datos

  • Trabajar con entornos
  • Trabajar con objetivos de cómputo

  • Introducción de canalizaciones
  • Publicación y ejecución de canalizaciones

  • Inferencia en tiempo real
  • Inferencia por lotes

  • Ajuste de hiperparámetro
  • Machine Learning automatizado

  • Introducción a la interpretación del modelo
  • Usando explicaciones del modelo

  • Modelos de monitorización con Application Insights
  • Monitorización de deriva de datos 

Descripción

Este programa está diseñado para proporcionar una formación integral en ciencia de datos en la nube con Microsoft Azure, enfocándose en la preparación de datos, construcción de modelos de aprendizaje automático e implementación de soluciones de inteligencia artificial.

Este programa prepara a los participantes para obtener la certificación internacional:

Azure Data Scientist Associate (DP-100).

Los participantes aprenderán a construir y operar soluciones de Machine Learning en la nube, utilizando herramientas de Azure Machine Learning y frameworks de IA como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow.

Siguiendo el enfoque Practical Learning Method, los estudiantes desarrollarán laboratorios prácticos, simulaciones y proyectos reales, asegurando la aplicación de los conocimientos adquiridos en un entorno laboral.

Objetivos

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

  • Configurar y administrar un entorno de Azure Machine Learning.
  • Ejecutar experimentos de Machine Learning y entrenar modelos en Azure.
  • Optimizar modelos de aprendizaje automático y realizar ajustes de parámetros.
  • Implementar soluciones de inteligencia artificial en Azure y consumir modelos en producción.
  • Automatizar flujos de trabajo de Machine Learning con canalizaciones.
  • Monitorear y evaluar el rendimiento de modelos de Machine Learning en la nube.
  • Obtener la certificación internacional Azure Data Scientist Associate (DP-100).

Para un óptimo aprovechamiento del curso, es requisito obligatorio que el participante tenga:

  • Conocimientos básicos de Azure, equivalentes al curso Microsoft Azure Data Fundamentals.
  • Experiencia programando en Python, especialmente trabajando con datos mediante bibliotecas como: Numpy Pandas, Matplotlib
  • Conocimiento en ciencia de datos, incluyendo preparación de datos y entrenamiento de modelos de machine learning con herramientas como: Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow

ofrece

Certificación Internacional Azure Data Scientist Associate (DP-100) Aplica
Certificación Internacional Azure Data Scientist Associate (DP-100) 24 horas

Metodología de Aprendizaje

La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.

El instructor(en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.

La metodología persigue que el estudiante "no memorice", sino que "entienda" los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral."

Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.

Condiciones para garantizar resultados exitosos:
  • a. Una institución que exija la aplicación del modelo mediante un ordenamiento, una logística y un control estricto sobre las actividades a desarrollar por parte de los actores dentro de cada sesión de capacitación.
  • b. Un instructor ubicado en cualquier lugar del mundo, que cuente con el conocimiento profundo exigido, con la experticia, la experiencia, y unos valores superlativos, que garanticen una transferencia de conocimiento a muy alto nivel.
  • c. Un estudiante comprometido, con el espacio, el tiempo, la atención que exige el proceso formativo y con la disposición para enfocarse en entender cómo se aplican los conceptos en un ambiente laboral, y no memorizar conceptos para presentar un examen.
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