Curso Preparación Azure Data Scientist

Programa

Módulo 1: Introducción a Azure y a la ciencia de datos

• Presentación del Curso
• Generalidades certificación, sylllabus, requerimientos
• Ecosistema Azure y servicios para ciencia de datos: Exploración de la plataforma
• Azure ML, datos y workspace, AzureML SDK y CLI

Módulo 2: Preparación de datos

• Limpieza datos en python
• Creación de Data Assets en AzureML
• Feature Engineering: Teoría
• Feature Engineering: Implementación en python

Módulo 3: Machine Learning en Azure

• Entrenamiento modelo Baseline y creación de Jobs en AzureML
• Entrenamiento modelos avanzados de ML
• Optimización de hiperparámetros
• Modularización código Feature Engineering y Modelamiento

Módulo 4: Implementación de modelos en Azure

• Despliegue modelos de Machine Learning en producción: Teoría
• Despliegue de modelos I: Batch Endpoints
• Despliegue de modelos II: Online Endpoints

Módulo 5: Monitoreo y mantenimiento de modelos

• Drift de datos
• Desempeño de modelos
• Drift de predicciones
• Calidad de datos
• Creación de Monitor en Azure ML

Módulo 6: Machine Learning con Databricks

• Introducción a Databricks
• Limpieza de datos con pyspark
• Modelamiento con pyspark ML
• Creación de experimentos con MLflow en Databricks

Módulo 7: Preparación para el exámen DP100

• Guía exámen
• Repaso general temas a evaluar

Módulo 8: Repaso final y simulacro Exámen

• Discusión y simulacro exámen Azure DP-100