Azure Machine Learning 및 DP-100 시험 준비

현대 데이터 과학은 안전하고 엔터프라이즈급 클라우드 환경에서 모델을 확장할 수 있는 능력을 요구합니다. 이 과정은 데이터 과학 솔루션을 설계하고 구현하는 데 필요한 실용적인 기술과 이론적 지식에 중점을 두고 Azure Machine Learning을 마스터하기 위한 체계적인 경로를 제공합니다. 기본적인 클라우드 개념을 이해하는 것에서부터 전체 머신러닝 수명 주기를 관리하는 것으로 전환하게 되며, 전문 프로젝트와 DP-100 인증 시험 목표 모두에 대비할 수 있도록 보장합니다. * 핵심 데이터 과학 용어 및 Azure Machine Learning 아키텍처 이해 * 작업 영역, 컴퓨팅 리소스 및 보안 데이터 자산 구성 * 자동화된 도구 및 로우 코드 디자이너를 사용하여 머신러닝 모델 훈련 * 확장 가능한 웹 서비스로 모델을 프로덕션 환경에 배포 * 모델 추적, 버전 관리 및 모니터링을 위한 MLOps 원칙 적용 * 최신 DP-100 시험 요구 사항에 맞는 서면 시나리오 연습 이 자료는 데이터 수집, 실험 및 모델 최적화를 탐색하기 전에 필수 설정 및 구성으로 시작합니다. 배포 전략 및 수명 주기 관리로 마무리하여 프로덕션 환경에서 솔루션이 강력하고 안정적으로 유지되도록 보장합니다. 이 과정은 클라우드 환경에서 기술을 구축하고자 하는 초보자 및 지망생 데이터 과학자를 위해 설계되었으며, Azure에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 숙련된 데이터 과학 전문가가 되기 위한 여정을 시작하십시오.