MECER MS-DP100T01 په Azure کې د ډیټا ساینس حل ډیزاین کول او پلي کول
| DURATION | لیول | ټیکنالوژي | تحویلي میتود |
روزنه کریډیټ |
| 3 ورځې | منځګړی | Azure | د ښوونکي په مشرۍ | NA |
پیژندنه
د ماشین زده کړې حلونو رامینځته کولو ، روزنې او پلي کولو لپاره د Azure خدماتو کارولو څرنګوالي په اړه اړین پوهه ترلاسه کړئ. کورس د اوور سره پیل کیږيview د Azure خدماتو څخه چې د ډیټا ساینس ملاتړ کوي. له هغه ځایه، دا د ډیټا ساینس پایپ لاین اتومات کولو لپاره د Azure د لومړني ډیټا ساینس خدمت ، Azure ماشین زده کړې خدمت کارولو باندې تمرکز کوي. دا کورس په Azure متمرکز دی او زده کونکي ته درس نه ورکوي چې څنګه د ډیټا ساینس ترسره کړي. داسې انګیرل کیږي چې زده کونکي دمخه پوهیږي.
اوریدونکي پروFILE
دا کورس د ډیټا ساینس پوهانو او هغه کسانو لپاره دی چې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او پلي کولو کې د پام وړ مسؤلیتونه لري.
شرطونه
په دې کورس کې د ګډون دمخه، زده کونکي باید ولري:
- د Azure اساسات
- د ډیټا ساینس پوهیدل پشمول د ډیټا چمتو کولو څرنګوالی ، ماډلونه روزل ، او د غوره غوره کولو لپاره سیالي کونکي ماډلونه ارزول.
- د Python پروګرامینګ ژبه کې د پروګرام کولو څرنګوالی او د Python کتابتونونه وکاروئ: پانډا، سکیکټ لیرن، میټپلوټلیب، او سیبورن.
د کورس موخې
د دې کورس بشپړولو وروسته، زده کونکي به وکوالی شي:
- په Azure کې د ډیټا ساینس پوه شئ
- د پای څخه تر پای پورې پروسې اتومات کولو لپاره د ماشین زده کړې وکاروئ
- د ماشین زده کړې خدمت اداره او څارنه
ماډل 1: د Azure ماشین زده کړې سره پیل کول
په دې ماډل کې، تاسو به زده کړئ چې څنګه د Azure ماشین زده کړې کاري ځای چمتو کړئ او د ماشین زده کړې شتمنیو اداره کولو لپاره یې وکاروئ لکه ډیټا، کمپیوټري، د ماډل روزنې کوډ، لاګ شوي میټریکونه، او روزل شوي ماډلونه. تاسو به د کارولو څرنګوالی زده کړئ web- د Azure ماشین زده کړې سټوډیو انٹرفیس او همدارنګه د Azure ماشین زده کړې SDK او پراختیا کونکي وسیلې لکه د لید سټوډیو کوډ او جوپیټر نوټ بوکس ستاسو په کاري ځای کې د شتمنیو سره کار کولو لپاره.
درسونه
- د Azure ماشین زده کړې پیژندنه
- د Azure ماشین زده کړې سره کار کول
- لابراتوار: د Azure ماشین زده کړې کاري ځای جوړ کړئ
- د Azure ماشین زده کړې کاري ځای چمتو کړئ
- د Azure ماشین زده کړې سره کار کولو لپاره وسیلې او کوډ وکاروئ
2 ماډل: د ماشین زده کړې لپاره بصری وسیلې
دا ماډل د اتوماتیک ماشین زده کړې او ډیزاینر بصري وسیلې معرفي کوي، کوم چې تاسو کولی شئ پرته له کوم کوډ لیکلو د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې، ارزونې، او ځای پرځای کولو لپاره وکاروئ.
درسونه
- د اتومات ماشین زده کړه
- د Azure ماشین زده کړې ډیزاینر
لابراتوار: د اتوماتیک ماشین زده کړې کارول
لابراتوار: د Azure ماشین زده کړې ډیزاینر وکاروئ
د دې ماډل بشپړولو وروسته، تاسو به وکولی شئ
- د ماشین زده کړې ماډل روزلو لپاره د اتوماتیک ماشین زده کړې وکاروئ
- د ماډل روزلو لپاره د Azure ماشین زده کړې ډیزاینر وکاروئ
3 ماډل: د چلولو تجربې او روزنې ماډلونه
په دې ماډل کې، تاسو به د تجربو سره پیل کړئ چې د معلوماتو پروسس کولو، د ماډل روزنې کوډ، او د ماشین زده کړې ماډلونو روزلو لپاره یې کاروي. درسونه
- د تجربو پیژندنه
- د موډلونو روزنه او راجستر کول
لابراتوار: د ټرین ماډلونه
لابراتوار: تجربې چلول
د دې ماډل بشپړولو وروسته، تاسو به وکولی شئ
- د Azure ماشین زده کړې کاري ځای کې د کوډ پراساس تجربې پرمخ وړئ
- د ماشین زده کړې ماډلونه روزنه او راجستر کړئ
موډل 4: د ډیټا ډیټا سره کار کول
د ماشین زده کړې په هر ډول کاري بار کې یو بنسټیز عنصر دی، نو پدې ماډل کې به تاسو زده کړئ چې څنګه د Azure ماشین زده کړې کاري ځای کې ډیټاسټورونه او ډیټاسیټونه رامینځته او اداره کړئ ، او څنګه یې د ماډل روزنې تجربو کې وکاروئ.
درسونه
- د ډیټاسټرونو سره کار کول
- د ډیټاسیټونو سره کار کول
لابراتوار: د ډیټا سره کار وکړئ
د دې ماډل بشپړولو وروسته، تاسو به وکولی شئ
- ډیټاسټورونه جوړ او وکاروئ
- ډیټاسیټونه جوړ او وکاروئ
5 ماډل: د کمپیوټر سره کار کول
د کلاوډ یوه له مهمو ګټو څخه د غوښتنې پراساس د کمپیوټري سرچینو څخه د ګټې اخیستنې وړتیا ده او د ماشین زده کړې پروسې اندازه کولو لپاره یې وکاروئ تر هغه حده چې ستاسو په هارډویر کې د امکان وړ نه وي. په دې ماډل کې، تاسو به زده کړئ چې څنګه د تجربې چاپیریال اداره کړئ چې د تجربو لپاره د منظم وخت دوام ډاډمن کوي، او څنګه د تجربو لپاره د محاسبې هدفونه رامینځته کول او کارول کیږي.
درسونه
- د چاپیریال سره کار کول
- د کمپیوټري هدفونو سره کار کول
لابراتوار: د کمپیوټر سره کار وکړئ
د دې ماډل بشپړولو وروسته، تاسو به وکولی شئ
- د چاپیریال رامینځته کول او کارول
- د محاسبې هدفونه جوړ او وکاروئ
شپږم ماډل: د پایپ لاینونو سره د عملیاتو تنظیمول
اوس چې تاسو د تجربو په توګه د کاري بارونو چلولو اساسات پوهیږئ چې د ډیټا شتمنیو څخه ګټه پورته کوي او سرچینې محاسبه کوي، دا د دې وخت دی چې زده کړئ چې څنګه دا کاري بارونه د تړلو مرحلو پایپ لاینونو په توګه تنظیم کړئ. پایپ لاینونه په Azure کې د مؤثره ماشین زده کړې عملیاتي کولو (ML Ops) حل پلي کولو لپاره کلیدي دي ، نو تاسو به وپلټئ چې څنګه یې په دې ماډل کې تعریف او چل کړئ.
درسونه
- د پایپ لاینونو پیژندنه
- د پایپ لاینونو خپرول او چلول
لابراتوار: یو پایپ لاین جوړ کړئ
د دې ماډل بشپړولو وروسته، تاسو به وکولی شئ
- د ماشین زده کړې کاري فلو اتومات کولو لپاره پایپ لاینونه رامینځته کړئ
- د پایپ لاین خدمتونه خپرول او چلول
7 ماډل: د ماډلونو ځای پرځای کول او مصرف کول
ماډلونه د وړاندوینو له لارې د پریکړې کولو کې مرسته کولو لپاره ډیزاین شوي ، نو دا یوازې هغه وخت ګټور دي کله چې ځای په ځای شوي او د مصرف کولو غوښتنلیک لپاره شتون لري. په دې ماډل کې زده کړئ چې څنګه د ریښتیني وخت انفرنس کولو لپاره ماډلونه ځای په ځای کړئ ، او د بیچ انفرینسینګ لپاره.
درسونه
- د ریښتیني وخت اټکل
- Batch Inferencing
- دوامداره ادغام او تحویل
لابراتوار: د ریښتیني وخت انټرنینګ خدمت رامینځته کړئ
لابراتوار: د بیچ انفیرینګ خدمت رامینځته کړئ
د دې ماډل بشپړولو وروسته، تاسو به وکولی شئ
- د ریښتیني وخت تحلیلي خدمت په توګه ماډل خپور کړئ
- د بیچ انفرنس خدمت په توګه ماډل خپور کړئ
- د دوامداره ادغام او تحویل پلي کولو تخنیکونه تشریح کړئ
8 ماډل: د غوره ماډلونو روزنه
په دې سره سtagد کورس څخه، تاسو د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې، ځای پرځای کولو، او مصرف کولو لپاره د پای څخه تر پایه پروسې زده کړې؛ مګر تاسو څنګه ډاډ ترلاسه کوئ چې ستاسو ماډل ستاسو د معلوماتو لپاره غوره وړاندوینې محصول تولیدوي؟ په دې ماډل کې، تاسو به وپلټئ چې تاسو څنګه کولی شئ د هایپرپرامیټر ټونینګ او اتوماتیک ماشین زده کړه وکاروئ ترڅو د پرمختګ لپاره کار واخلئ.tagد کلاوډ پیمانه محاسبه او ستاسو د معلوماتو لپاره غوره ماډل ومومئ.
درسونه
- Hyperparameter Tuning
- د اتومات ماشین زده کړه
لابراتوار: د SDK څخه د اتوماتیک ماشین زده کړې وکاروئ
لابراتوار: د Hyperparameters ټون د دې ماډل بشپړولو وروسته، تاسو به وکولی شئ
- د ماډل روزنې لپاره هایپرپرامیټرونه غوره کړئ
- د خپل ډیټا لپاره غوره ماډل موندلو لپاره د اتوماتیک ماشین زده کړې وکاروئ
9 ماډل: د ماشین زده کړه مسؤلیت
د ډیټا ساینس پوهان دنده لري چې ډاډ ترلاسه کړي چې دوی ډیټا تحلیلوي او د ماشین زده کړې ماډلونه په مسؤلیت سره روزي؛ د انفرادي محرمیت درناوی، د تعصب کمول، او د روڼتیا ډاډمن کول. دا ماډل د مسؤل ماشین زده کړې اصولو پلي کولو لپاره ځینې ملاحظات او تخنیکونه لټوي. درسونه
- د توپیر محرمیت
- د ماډل تفسیر
- عادلانه
لابراتوار: د توپیر ثبوت وپلټئ
لابراتوار: ماډلونه تشریح کړئ
لابراتوار: د دې ماډل بشپړولو وروسته د بې انصافۍ کشف او کم کړئ، تاسو به وکولی شئ
- د ډیټا تحلیل لپاره د توپیر ثبوت پلي کړئ
- د ماشین زده کړې ماډلونو تشریح کولو لپاره تشریح کونکي وکاروئ
- د عادلانه موډلونو ارزونه وکړئ
10 ماډل: د څارنې ماډلونه
وروسته له دې چې ماډل ځای په ځای شو، دا مهمه ده چې پوه شئ چې ماډل څنګه په تولید کې کارول کیږي، او د معلوماتو د لیږد له امله د هغې په اغیزمنتیا کې کوم تخریب کشف کړئ. دا ماډل د موډلونو او د دوی معلوماتو د څارنې تخنیکونه بیانوي. درسونه
- د غوښتنلیک بصیرت سره د موډلونو څارنه
- د ډیټا ډریفټ څارنه
لابراتوار: د ډیټا ډریفټ څارنه وکړئ
لابراتوار: د غوښتنلیک بصیرت سره موډل وڅارئ
د دې ماډل بشپړولو وروسته، تاسو به وکولی شئ
- د خپاره شوي ماډل څارلو لپاره د غوښتنلیک بصیرت وکاروئ
- د ډیټا جریان څارنه وکړئ
اړونده تصدیقونه او امتحان
دا کورس به د مایکروسافټ DP-100 لیکلو لپاره استازي چمتو کړي: د Azure ازموینې په اړه د ډیټا ساینس حل ډیزاین کول او پلي کول.
اسناد / سرچینې
 |
MECER MS-DP100T01 په Azure کې د ډیټا ساینس حل ډیزاین کول او پلي کول [pdf] د کارونکي لارښود MS-DP100T01 په Azure کې د ډیټا ساینس حل ډیزاین کول او پلي کول ، MS-DP100T01 په Azure کې د ډیټا ساینس حل ډیزاین کول او پلي کول |
