Язык проведения экзамена: EN
Продолжительность: 210 мин.*
Курсы для подготовки к экзамену
Аудитория:
Кандидат на экзамен DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure является специалистом по данным (data scientist), обладающим навыками использоввания Azure Machine Learning Service, а также знаниями для создания, обучения и развертывания решений машинного обучения в облаке Azure.
Tехнология: MS Azure
Зачет в сертификацию: при успешной сдаче экзамена DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure, Вы получаете сертификацию:
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Этот экзамен проводит оценку ваших способностей для выполнения технических задач, перечисленных ниже.
- Настройка рабочей области Azure Machine Learning Workspace (30–35%)
- Создание рабочей области Azure Machine Learning Workspace
- Создание рабочей области Azure Machine Learning Workspace, настройка параметров рабочего пространства, управление рабочим пространством с помощью Azure Machine Learning Studio
- Управление объектами данных в рабочей области Azure Machine Learning Workspace
- Регистрация и поддержка хранилища данных, создание и управление наборами данных
- Настройка вычислительного контекста эксперимента
- Создание экземпляра вычисления, определение соответствующих вычислительных спецификаций нагрузки при обучении, создание целевых показателей вычислений для экспериментов и обучения
- Запуск экспериментов и обучение моделей (30–35%)
- Создание моделей с помощью Azure Machine Learning Designer
- Создание конвейера обучения с помощью Designer, внедрение данных в конвейер, использование модулей Designer для определения потока данных конвейера, использование пользовательских модулей кода
- Запуск сценариев в рабочей области Azure Machine Learning
- Создание и запуск эксперимента с помощью Azure Machine Learning, использование данных из хранилища данных в эксперименте с помощью Azure Machine Learning SDK, использование данные из набора данных в эксперименте с помощью Azure Machine Learning SDK, выбор методики оценки.
- Генерация метрик эксперимента
- Журналирование метрик эксперимента, получение и просмотр результатов эксперимента, использование журналов для устранения ошибок эксперимента
- Автоматизация процесса обучения модели
- Создание конвейера с помощью SDK, передача данных между этапами в конвейере, запуск конвейера, мониторинг работы конвейера
- Оптимизация и управление моделями (20-25%)
- Использование Automated ML для создания оптимальных моделей
- Использование интерфейса Automated ML в Studio, использование интерфейса Automated ML из Azure ML SDK, выбор функции масштабирования и опций предварительной обработки, определение алгоритмов, определение первичной метрики, получение данных для Automated ML, получение лучшей модели.
- Использование Hyperdrive для настройки гиперпараметров
- Выбор метода сэмплирования, определение пространства поиска, определение основного показателя, определение вариантов досрочного прекращения, поиск модели с оптимальными значениями гиперпараметра
- Использование интерпретаторов моделей
- Выбор интерпретатора модели, генерация данных о важности признаков
- Управление моделями
- Регистрация обученной модели, отслеживание истории моделей, контроль дрейфа данных
- Развертывание и использование модели (20-25%)
- Создание целевых показателей вычислений
- Безопасность развернутых служб, оценка параметров вычислений для развертывания
- Развертывание модели как службы
- Настройка параметров развертывания, использование готовой службы, устранение проблем с контейнерами развертывания
- Создание конвейера для пакетного вывода
- Публикация конвейера вывода, запуск конвейера вывода и получение выходных данных
- Публикация конвейера Designer как веб-службы
- Создание целевого вычислительного ресурса, настройка конвейера вывода, использование конечных точек (endpoint).
Для подготовки к этому экзамену, Microsoft Learning рекомендует иметь практический опыт работы с технологией, использовать учебные ресурсы. Учебные ресурсы не обязательно охватывают все области в теме экзамена.
- Обучение в классах: Курс DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (3 дня)
- Интернет-ресурсы Microsoft:
- Microsoft Learning Community: чтение новостей и посещение форумов для общения с другими людьми и обмена опытом;
- TechNet: Разработан для ИТ-специалистов, этот сайт содержит инструкции, как решать конкретные, практические задачи, материалы для скачивания, технические ресурсы, группы новостей и чаты.
- Microsoft Learn: интерактивный портал для обучения.
Правила отмены и переноса экзаменов Microsoft
Exam Replay
Предлагаем воспользоваться предложением Exam Replay. Приобретите Exam Replay вместе с экзаменационным ваучером Microsoft и получите еще одну попытку! Стоимость пакета (экзамен + ваучер) уточняйте у менеджера.
* - Указанная продолжительность может незначительно отличаться от времени, которое сообщается системой тестирования перед началом экзамена, в связи с регулярно вносимыми изменениями в сложность и количество вопросов