Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Erwerben Sie die nötigen Kenntnisse über die Verwendung von Azure-Diensten, um Maschinenlernlösungen zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen. Der Kurs beginnt mit einem Überblick über Azure-Dienste, die Data Science unterstützen. Einen Schwerpunkt bildet Azures führender Datendienst, der Azure-Machine-Learning-Dienst, der die Automatisierung der Data-Science-Pipeline ermöglicht. Der Kurs kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierung als Azure Data Scientist genutzt werden.
Dieser offizielle Microsoft Kurs wurde zum 30.04.2026 eingestellt (Course Retirement). Der empfohlene und offizielle Ersatzkurs ist AI-300T00: Operationalize machine learning and generative AI solutions.
Kursinhalte
- Data Science auf Azure
- Einführung in den Data-Science-Prozess
- Überblick über Azure-Data-Science-Optionen
- Einführung in Azure-Notebooks
- Data Science mit dem Azure-Machine-Learning-Dienst
- Einführung in den Azure-Machine-Learning (-AML)-Dienst
- Registrierung und Bereitstellung von ML-Modellen mit dem AML-Dienst
- Automatisierung des Maschinenlernens mit dem Azure-Machine-Learning-Dienst
- Automatisierung der Modellauswahl für das Maschinenlernen
- Automatisierung des Hyperparameter-Tunings mit HyperDrive
- Verwaltung und Überwachung von Maschinenlernmodellen mit dem Azure-Machine-Learning-Dienst
- Verwalten und Überwachen von Maschinenlernmodellen
- Data Science auf Azure
Zielgruppe
Data Scientists und Personen, die für Training und Bereitstellung von Maschinenlernmodellen verantwortlich sindVoraussetzungen
Azure-Grundkenntnisse; Verständnis für Data Science einschließlich der Vorbereitung von Daten, des Trainings von Modellen und der Evaluierung konkurrierender Modelle, um das beste auszuwählen; Programmierkenntnisse in Python und Verwendung der Python-Bibliotheken: pandas, scikit-learn, matplotlib und seabornAbschluss & Bestätigung
Nach Seminarabschluss erhalten Sie ein tecTrain-Teilnahmezertifikat.Hersteller-ID
DP-100T01Zertifizierung
Dieses Training behandelt prüfungsrelevante Themen des Microsoft Examens DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure und bereitet Sie optimal auf die Zertifizierung vor.Optionale Prüfungsgebühr € 165,00 zzgl. MwSt.
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Training im Seminarzentrum (Face-2-Face)
Profitieren Sie von Face-to-Face-Trainings mit modernster technischer Ausstattung, praxisnahen Übungslabs und einer angenehmen Lernatmosphäre. Unsere klimatisierten Schulungsräume mit Pausenlounges bieten ideale Bedingungen für konzentriertes Lernen – inklusive umfassender Services direkt vor Ort.
- Persönliches Training vor-Ort
- Modernes IT-Schulungsequipment
- Kursunterlagen
- Verpflegung im Seminarzentrum
- Teilnahmezertifikat
- Barrierefreier Zugang
- tecTrain Wissensgarantie
Training im Virtual Classroom (Live-Online)
Lernen Sie im virtuellen Klassenzimmer – live, interaktiv und praxisnah. Mit direktem Austausch mit erfahrenen Trainer:innen, modernen Übungsumgebungen und flexibler Teilnahme – für effizientes Lernen ohne Anreise.
- Live-Online-Training mit echten Trainer:innen
- Digitale Lab-Umgebung
- Digitale Kursunterlagen
- IT-Support während des Trainings
- Teilnahmezertifikat
- tecTrain Wissensgarantie



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- Digitale Kursunterlagen
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- Überblick über Azure-Data-Science-Optionen
- Einführung in Azure-Notebooks
- Data Science mit dem Azure-Machine-Learning-Dienst
- Einführung in den Azure-Machine-Learning (-AML)-Dienst
- Registrierung und Bereitstellung von ML-Modellen mit dem AML-Dienst
- Automatisierung des Maschinenlernens mit dem Azure-Machine-Learning-Dienst
- Automatisierung der Modellauswahl für das Maschinenlernen
- Automatisierung des Hyperparameter-Tunings mit HyperDrive
- Verwaltung und Überwachung von Maschinenlernmodellen mit dem Azure-Machine-Learning-Dienst
- Verwalten und Überwachen von Maschinenlernmodellen
- Data Science auf Azure
Zielgruppe
Data Scientists und Personen, die für Training und Bereitstellung von Maschinenlernmodellen verantwortlich sindVoraussetzungen
Azure-Grundkenntnisse; Verständnis für Data Science einschließlich der Vorbereitung von Daten, des Trainings von Modellen und der Evaluierung konkurrierender Modelle, um das beste auszuwählen; Programmierkenntnisse in Python und Verwendung der Python-Bibliotheken: pandas, scikit-learn, matplotlib und seabornAbschluß
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