CURSO DP-3007 TRAIN AND DEPLOY A MACHINE LEARNING MODEL WITH AZURE MACHINE LEARNING
Para entrenar un modelo de Machine Learning con Azure Machine Learning, debe hacer que los datos estén disponibles y configuren el proceso necesario. Después de entrenar el modelo y de realizar el seguimiento de las métricas del modelo con MLflow, puede decidir implementar el modelo en un punto de conexión en línea para predicciones en tiempo real. En esta ruta de aprendizaje, explorará cómo configurar el área de trabajo de Azure Machine Learning, después de la cual entrenará y administrará un modelo de Machine Learning.
Duración:
7 Hrs.
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
- Aprendizaje Hibrido
Microsoft Applied Skills
- Obtén tu credencial aprobando una evaluación en línea que requiere completar una serie de tareas en un laboratorio interactivo.
Beneficios
Diploma Oficial Microsoft
Link de Guía de Estudio Microsoft
Laboratorios Oficiales Microsoft
Garantía ExecuTrain
Acceso a las Grabaciones del Curso
Curso dirigido a:
Está dirigido a científicos de datos, ingenieros de datos, y profesionales de IA que desean aprender a entrenar y desplegar modelos de machine learning utilizando Azure Machine Learning. Este curso es ideal para aquellos que buscan adquirir habilidades prácticas en el uso de herramientas y servicios de Azure para desarrollar, entrenar, y desplegar modelos de machine learning en un entorno de nube.
Requisitos previos:
- Ninguno.
MICROSOFT APPLIED SKILLS
Microsoft Applied Skills
Train and deploy a machine learning model with Azure Machine Learning
¿Qué es Microsoft Applied Skills?
Microsoft Applied Skills es una iniciativa que ofrece credenciales verificables para demostrar competencias específicas orientadas a escenarios prácticos. Está diseñada para permitir a los profesionales hacer un mayor impacto en sus proyectos, organizaciones y carreras al validar habilidades centradas en proyectos críticos alineados con los objetivos empresariales. Estas habilidades aplicadas son complementarias a las certificaciones de Microsoft y se enfocan en habilidades basadas en escenarios, validando tu capacidad para implementar proyectos críticos, realizar tareas específicas y resolver problemas del mundo real utilizando tecnologías de Microsoft.
¿Cómo obtener la credencial Microsoft Applied Skills?
Para obtener una credencial de habilidades aplicadas se deben seguir los siguientes pasos:
- Prepararte con el curso DP-3007 Train and deploy a machine learning model with Azure Machine Learning
- Aprueba una evaluación interactiva basada en laboratorio que simula tareas basadas en escenarios.
- Una vez obtenida, la credencial se puede compartir fácilmente en perfiles profesionales como LinkedIn, obteniendo reconocimiento en la industria.
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso DP-3007 Train and Deploy a Machine Learning Model with Azure Machine Learning, adquirirás los conocimientos y habilidades necesarios para entrenar y desplegar modelos de machine learning utilizando Azure Machine Learning.
Introducción a Azure Machine Learning:
- Aprenderás los conceptos básicos de Azure Machine Learning, incluyendo su arquitectura, componentes y servicios principales.
- Comprenderás cómo Azure Machine Learning facilita el ciclo de vida completo del machine learning, desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos.
Configuración del Entorno de Azure Machine Learning:
- Descubrirás cómo configurar tu entorno de trabajo en Azure Machine Learning, incluyendo la creación de un workspace, la configuración de recursos de computación y el almacenamiento de datos.
- Aprenderás a utilizar Azure Machine Learning Studio y el SDK de Azure Machine Learning para gestionar tus proyectos de machine learning.
Preparación y Preprocesamiento de Datos:
- Te familiarizarás con las técnicas de preparación y preprocesamiento de datos, como la limpieza de datos, la ingeniería de características y la transformación de datos.
- Aprenderás a utilizar herramientas de Azure Machine Learning para preparar tus datos y asegurar que estén listos para el entrenamiento del modelo.
Entrenamiento de Modelos de Machine Learning:
- Aprenderás a seleccionar y aplicar algoritmos de machine learning adecuados para tus datos y problemas específicos.
- Descubrirás cómo configurar y ejecutar experimentos de entrenamiento en Azure Machine Learning, incluyendo la configuración de hyperparámetros y la utilización de recursos de computación distribuidos.
Evaluación y Optimización de Modelos:
- Aprenderás a evaluar el rendimiento de tus modelos utilizando métricas de evaluación y técnicas de validación cruzada.
- Descubrirás cómo optimizar tus modelos mediante la búsqueda de hyperparámetros y la iteración sobre diferentes configuraciones de modelos.
Despliegue de Modelos de Machine Learning:
- Te familiarizarás con las diferentes opciones de despliegue disponibles en Azure Machine Learning, como el despliegue en contenedores, Azure Kubernetes Service (AKS) y Azure Functions.
- Aprenderás a desplegar tus modelos como servicios web y a gestionar las versiones de los modelos desplegados.
Monitorización y Mantenimiento de Modelos Desplegados:
- Descubrirás cómo monitorear el rendimiento y la utilización de tus modelos desplegados, utilizando herramientas de monitoreo como Azure Monitor y Application Insights.
- Aprenderás a identificar y resolver problemas comunes en modelos desplegados, así como a actualizar y mejorar tus modelos en producción.
Automatización del Ciclo de Vida del Machine Learning (MLOps):
- Aprenderás a implementar prácticas de MLOps para automatizar el ciclo de vida completo del machine learning, desde la preparación de datos hasta el despliegue y la monitorización de modelos.
- Descubrirás cómo utilizar pipelines de Azure Machine Learning para crear flujos de trabajo reproducibles y eficientes.
Seguridad y Cumplimiento en Machine Learning:
- Conocerás las mejores prácticas para asegurar tus datos y modelos en Azure Machine Learning, incluyendo la gestión de identidades y accesos, el cifrado de datos y la configuración de políticas de seguridad.
- Aprenderás a asegurar que tus proyectos de machine learning cumplan con las normativas y estándares de seguridad relevantes.
Integración con Otros Servicios de Azure:
- Descubrirás cómo integrar Azure Machine Learning con otros servicios de Azure, como Azure Data Factory, Azure Databricks y Power BI, para crear soluciones de machine learning completas y avanzadas.
- Aprenderás a utilizar estos servicios para mejorar la preparación de datos, el análisis y la visualización de resultados.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad de autoestudio con soporte de instructor .
Con esta modalidad tendrás 3 meses de acceso a videos y Laboratorios Oficiales Microsoft. Si tienes alguna duda, podrás contactar a un instructor vía correo electrónico para resolver cualquier duda. ¡Estamos contigo en todo momento apoyándote para que completes tu curso de forma satisfactoria!
En ExecuTrain el material y la metodología están diseñados por expertos en aprendizaje humano. Lo que te garantiza un mejor conocimiento en menor tiempo.
Módulos
Hacer que los datos estén disponibles en Azure Machine Learning
Obtenga información sobre cómo conectarse a datos desde el área de trabajo de Azure Machine Learning. Se le presentan los almacenes de datos y los recursos de datos.
Trabajo con destinos de proceso en Azure Machine Learning
Aprenda a trabajar con destinos de proceso en Azure Machine Learning. Los destinos de proceso le permiten ejecutar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Explore cómo y cuándo puede usar una instancia de proceso o un clúster de proceso.
Trabajo con entornos en Azure Machine Learning
Aprenda a usar entornos en Azure Machine Learning para ejecutar scripts en cualquier destino de proceso.
Ejecución de un script de entrenamiento como un trabajo de comando en Azure Machine Learning
Obtenga información sobre cómo convertir el código en un script y ejecutarlo como un trabajo de comando en Azure Machine Learning.
Seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos
Obtenga información sobre cómo realizar un seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos al ejecutar scripts.
Registro de un modelo de MLFlow en Azure Machine Learning
Aprenda a registrar un modelo de MLflow en Azure Machine Learning.
Implementación de un modelo en un punto de conexión en línea administrado
Aprenda a implementar modelos en un punto de conexión en línea administrado para la inferencia en tiempo real.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
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Explora el impactante primer contacto que nuestros alumnos experimentan al unirse a nuestra comunidad educativa. Descubrirás por qué Executrain es tan apreciado por aquellos que buscan dominar las habilidades informáticas de vanguardia.
Invierte en tu FUTURO
¿Por qué aprender a Azure Machine Learning ?
Aprender Azure Machine Learning ofrece numerosas ventajas para profesionales de TI, científicos de datos y desarrolladores.
1. Ecosistema Integrado:
Azure Machine Learning es parte del ecosistema de Microsoft Azure, lo que permite una integración perfecta con otros servicios de Azure como Azure Data Factory, Azure Databricks, Power BI y más. Esto facilita la creación de soluciones de machine learning completas y avanzadas.
2. Escalabilidad y Flexibilidad:
Azure Machine Learning proporciona recursos de computación escalables que permiten entrenar modelos de machine learning a gran escala. Puedes ajustar fácilmente los recursos según las necesidades de tu proyecto, asegurando que tus modelos se entrenen de manera eficiente y oportuna.
3. Automatización y MLOps:
La plataforma ofrece capacidades avanzadas de automatización y MLOps (Machine Learning Operations), que te permiten implementar prácticas de CI/CD (Integración Continua/Entrega Continua) en el ciclo de vida del machine learning. Esto asegura que los modelos se desarrollen, prueben y desplieguen de manera continua y eficiente.
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Aprender Azure Machine Learning te capacita para construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning de manera eficiente y segura. Te proporciona las herramientas y habilidades necesarias para abordar proyectos de inteligencia artificial de manera efectiva, optimizando recursos y mejorando la colaboración y la productividad de tu equipo.
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