Examen DP-100: Diseño e implementación de una solución de ciencia de datos en Azure

Este artículo le brindará todos los detalles sobre el examen DP-100. Antes de pasar directamente a todo lo relacionado con el examen, es esencial saber para qué sirve este examen. ## ¿Por qué la ciencia de datos en Azure? Los datos se consideran el activo más importante en la actualidad, ya que muchas grandes empresas dependen de ellos. Estos datos pueden ser sobre productos, servicios, clientes y todo lo posible. Las industrias de TI están bastante involucradas en diversas actividades que de alguna manera están relacionadas con los datos. Cuando se trata de administrar y usar datos en TI (tecnología de la información) o cualquier otra industria, algunas corrientes tecnológicas están liderando el escenario. El aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la ciencia de datos son solo algunos ejemplos. Las empresas, organizaciones u organizaciones de servidores en la nube como Microsoft, Google, Amazon, etc., utilizan la ciencia de datos. Por lo tanto, determina el valor y la preciosidad de la ciencia de datos. Estas organizaciones requieren expertos en ciencia de datos para mantener, almacenar y usar datos configurables para obtener ventajas potenciales de la organización. Designan profesionales científicos de datos y les pagan muy bien para satisfacer esta necesidad. Cuando ocurrió la pandemia, todo cambió en términos de operación y gestión. Cada organización se convirtió a una infraestructura centralizada, nube y computación bajo demanda y se trasladó a la nube. Azure también es uno de los mejores servicios en la nube de la industria. Existe un camino sencillo para convertirse en un especialista en datos de Azure capacitado. Uno puede convertirse en un profesional certificado en ciencia de datos al obtener la certificación de asociado en ciencia de datos de Microsoft Azure. Este certificado está siendo reconocido a nivel mundial y está ganando continuamente la atención de aquellos que son novatos en este campo. ## Certificado de Microsoft: Asociado en Científico de Datos de Azure Si está buscando encontrar un certificado que no solo hará que su currículum sea considerable, sino que también lo ayudará a ingresar a cualquier empresa de renombre. Para comprender esto, debe conocer la demanda de ciencia de datos de la industria que ya hemos cubierto. Entendamos cómo funciona la ciencia de datos. Las empresas recopilan datos de varias fuentes, incluidas herramientas internas, programas, aplicaciones, motores de búsqueda, navegadores y maquinaria, y redes sociales. Estos datos recopilados son un legado para cualquier organización comercial que busque aumentar los ingresos. Estos datos son utilizados por los diversos equipos o departamentos de la empresa para mejorar la organización. Los científicos de datos pueden encontrar dificultades para desarrollar modelos y obtener soluciones durante este proceso. Azure ha resuelto este problema ayudando a transferir datos críticos a un lago de datos, después de lo cual se puede cambiar la biblioteca de datos completa utilizando tecnologías de Azure como grupos de chispas, limpieza de datos, desarrollo y procesamiento de modelos y análisis de datos. ## ¿Cuánto gana un científico de datos de Azure? Aunque no existe un parámetro específico que pueda medir el potencial de ganancias de alguien. Estos datos se recopilan de varias encuestas o salarios informados en algunos portales de contratación. Su remuneración estará determinada por el tamaño y el tipo de la empresa para la que trabaja, la cantidad de fondos que están dispuestos a dedicarle y varios otros criterios. También depende de su experiencia, experiencia, avance profesional y cuánto dinero es significativo para usted. Veamos las estadísticas. Según Glassdoor, el ingreso anual promedio de la ciencia de datos es de $ 112,000. Indeed ha observado un salario promedio de $ 120,000, mientras que PayScale tiene un salario promedio de $ 95,000. Estos datos probablemente no sean precisos, pero puede extraer una idea sobre cuánto puede ganar. ## ¿Cómo puedo obtener la certificación Microsoft: Azure Data Scientist Associate? Este certificado está a solo un examen de distancia. Si está lo suficientemente motivado para obtener este certificado y seguir adelante con el mismo, todo lo que tiene que hacer es aprobar el examen DP-100. El diseño e implementación de una solución de ciencia de datos en Azure está lleno de este examen. Además de este examen, este certificado puede ser obtenido por aquellos llenos de entusiasmo por generar un cambio en sus vidas al convertirse en un profesional de la ciencia de datos. ## ¿Qué es el examen DP-100 de Azure? El diseño e implementación de una solución de ciencia de datos en Azure (Azure DP-100) es el código corto para el examen. Los candidatos que tienen un interés genuino en la ciencia de datos son elegibles para este examen. Los aspirantes estudian una variedad de características prácticas de Azure mientras estudian para esta prueba. Durante la preparación para este examen, aprenderá a realizar todas las tareas y actividades relacionadas con la ciencia de datos de Azure. Las actividades incluyen modelos, experimentos de seguimiento y muchas otras si ha preparado minuciosamente todos los módulos del examen. La credencial DP-100 también permite a los trabajadores de TI especializarse en ciencia de datos, particularmente cuando se trata de ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Microsoft Azure. Esto comprende la creación e implementación de entornos de trabajo impecables y eficientes para realizar experimentos de datos. Los modelos de aprendizaje automático (ML) también se actualizan, entrenan y administran bajo este marco. El objetivo principal de este examen es evaluar la eficiencia del candidato. Puede realizar sus preparativos en función del porcentaje de ponderación segregado de los módulos importantes que se enumeran a continuación: Administrar recursos de aprendizaje automático en Azure (25-30%) Realizar experimentos y entrenamiento de modelos (20-25%) Desarrollar e implementar soluciones de aprendizaje automático (35-40%) Usar responsablemente el aprendizaje automático (5-10%). ## ¿Cuáles son los requisitos previos para DP-100? Cualquier persona interesada en seguir una carrera en ciencia de datos debe tener conocimientos previos en las materias, incluida la informática, la tecnología de la información o cualquier otro tema relacionado. También hay beneficios adicionales para aquellos con una comprensión integral del diseño de software R. Microsoft sugiere que la experiencia previa con Azure puede ayudarlo a calificar fácilmente. Cualquier organización preferirá un candidato con fuertes habilidades de comunicación y la capacidad de operar en grupo. Español El científico de datos asociado será miembro de varios equipos disciplinarios para abordar todos los problemas éticos, de confidencialidad y de autoridad en cualquier acuerdo. Como resultado, tan pronto como avance, asegúrese de estar completamente preparado con estas habilidades. Aporta tus habilidades blandas si quieres llegar lejos en este campo. ## Acerca del patrón de examen de DP-100 Básicamente, este examen consta de 60 a 80 preguntas que se supone que deben responderse en 180 minutos. La pregunta tendrá la forma de una pregunta de opción múltiple, respuestas múltiples y otras. Habrá preguntas de laboratorio o preguntas basadas en estudios de casos para evaluar su eficacia práctica entre estos temas. Debido a que este es un examen supervisado, requiere una preparación exhaustiva. La tarifa de inscripción para este examen es de $ 165. El examen se puede realizar en cualquier idioma a su conveniencia. Las opciones de idioma disponibles son inglés, japonés, chino (simplificado), coreano, alemán, chino (tradicional), francés, español, portugués (Brasil), ruso, árabe (Arabia Saudita), italiano, indonesio, etc. Puede programar el examen cuando le resulte conveniente. Se le sugiere que intente el examen cuando esté bien preparado. Para calificar para el examen, debe obtener un puntaje mínimo de 700 en una escala de 100 a 1000. Fallar un intento no debe tomarse como un incidente desafortunado porque puede intentar el examen nuevamente después de 24 horas. Si desea comenzar o darle alas a su carrera, la Certificación DP-100 Azure Data Scientist Associate es el primer paso para obtener el trabajo de sus sueños. Un experto en el mundo empresarial de TI que trabaja con herramientas y aplicaciones de ciencia de datos puede agudizar sus habilidades con esta certificación, y también podrá aplicar estos sistemas y aplicaciones a otros campos similares. ## Una guía detallada sobre el programa de estudios de DP-100 Como comentamos anteriormente, el examen cubre cuatro módulos principales, incluidos muchos subtemas. Cada módulo se ha descrito con todos los subtemas a continuación. Administrar recursos de Azure para aprendizaje automático (25-30 %). Crear un espacio de trabajo de Azure Machine Learning - crear un espacio de trabajo de Azure Machine Learning - configurar los ajustes del espacio de trabajo - administrar un espacio de trabajo mediante Azure Machine Learning Studio Administrar datos en un espacio de trabajo de Azure Machine Learning - seleccionar recursos de almacenamiento de Azure - registrar y mantener almacenes de datos - crear y administrar conjuntos de datos Administrar para calcular experimentos en Azure Machine Learning - determinar las especificaciones de cálculo adecuadas para una carga de trabajo de entrenamiento - calcular objetivos para experimentos y entrenamiento - configurar recursos de cálculo adjuntos, incluido Azure Databricks - supervisar el uso de los cálculos Implementar seguridad y control de acceso en Azure Machine Learning - determinar requisitos de acceso y asignar requisitos a roles integrados - crear roles personalizados - administrar la membresía de roles - administrar credenciales mediante Azure Key Vault Configurar un entorno de desarrollo de Azure Machine Learning - crear instancias de cálculo - compartir instancias de cálculo - acceder a espacios de trabajo de Azure Machine Learning desde otros entornos de desarrollo Configurar un espacio de trabajo de Azure Databricks - crear un espacio de trabajo de Azure Databricks - crear un clúster de Azure Databricks - crear y ejecutar cuadernos en Azure Databricks - vincular un espacio de trabajo de Azure Databricks a un espacio de trabajo de Azure Machine Learning Ejecutar experimentos y Entrenar modelos (20-25 %) Crear modelos mediante Azure Machine Learning Designer - crear una canalización de entrenamiento mediante Azure Machine Learning Designer - ingerir datos en una canalización de diseñador - usar módulos de diseñador para definir un flujo de datos de canalización - usar módulos de código personalizados en el diseñador Ejecutar scripts de entrenamiento de modelos - crear y ejecutar un experimento mediante Azure Machine Learning SDK - configurar ajustes de ejecución para un script - consumir datos de un conjunto de datos en un experimento mediante Azure Machine Learning SDK - ejecutar un script de entrenamiento en Azure Databricks para calcular - ejecutar código para entrenar un modelo en un cuaderno de Azure Databricks Generar métricas a partir de la ejecución de un experimento - registrar métricas de la ejecución de un experimento - recuperar y ver resultados de experimentos - usar registros para solucionar errores de ejecución de experimentos - usar MLflow para rastrear experimentos - rastrear experimentos que se ejecutan en Azure Databricks Usar Automated Machine Learning para crear modelos óptimos - usar la interfaz de Automated ML en Azure Machine Learning Studio - usar Automated ML desde Azure Machine Learning SDK - seleccionar opciones de preprocesamiento - seleccionar los algoritmos que se buscarán - definir una métrica principal - obtener datos para una ejecución de ML automatizada: recuperar el mejor modelo Ajustar hiperparámetros con Azure Machine Learning: seleccionar un método de muestreo: definir el espacio de búsqueda: definir la métrica principal: definir las opciones de terminación temprana: encontrar el modelo que tiene valores de hiperparámetros óptimos C. Implementar y poner en funcionamiento soluciones de aprendizaje automático (35-40 %) Seleccionar el cómputo para la implementación del modelo: considerar la seguridad de los servicios implementados: evaluar las opciones de cómputo para la implementación Implementar un modelo como servicio: configurar los ajustes de implementación: implementar un modelo registrado: implementar un modelo entrenado en Azure Databricks en un punto de conexión de Azure Machine Learning: consumir un servicio implementado: solucionar problemas del contenedor de implementación Administrar modelos en Azure Machine Learning: registrar un modelo entrenado: supervisar el uso del modelo: supervisar la desviación de datos Crear una canalización de Azure Machine Learning para inferencia por lotes: configurar un ParallelRunStep: configurar el cómputo para una canalización de inferencia por lotes: publicar una canalización de inferencia por lotes: ejecutar una canalización de inferencia por lotes y obtener resultados: obtener resultados de un ParallelRunStep Publicar una canalización de diseñador de Azure Machine Learning como un servicio web: crear un recurso de cómputo de destino: configurar una inferencia canalización - consumir un punto final implementado Implementar canalizaciones mediante el SDK de Azure Machine Learning - crear una canalización - pasar datos entre los pasos de una canalización - ejecutar una canalización - supervisar ejecuciones de canalización Implementar ML responsable (5-10 %) Usar explicadores de modelos para interpretar modelos - seleccionar un intérprete de modelos - generar datos de importancia de las características Describir consideraciones de equidad para los modelos - evaluar la equidad del modelo en función de la disparidad de predicción - mitigar la injusticia del modelo Describir consideraciones de privacidad para los datos - describir principios de privacidad diferencial - especificar niveles aceptables de ruido en los datos y los efectos en la privacidad Aplicar prácticas de ML Ops - activar una canalización de Azure Machine Learning desde Azure DevOps - automatizar el reentrenamiento del modelo en función de nuevas incorporaciones de datos o cambios de datos - refactorizar cuadernos en scripts - implementar control de código fuente para scripts Para asegurar el éxito en el examen de certificación de Microsoft Planning and Developing a Data Science Solution en Azure, le recomendamos que realice un curso de capacitación acreditado, complete un documento de preguntas de práctica y obtenga experiencia práctica. Elija el examen proxy Beneficios del examen proxy Incluso si tiene dudas sobre su conocimiento o su eficiencia para calificar para el examen, los exámenes proxy lo ayudarán a garantizar el éxito. ## Algunos consejos para el DP-100 1. Debido a que el patrón del examen cambia dos veces al año, se recomienda que examine el patrón más reciente. 2. Estará mejor preparado si está familiarizado con la estructura de cualquier examen antes de tomarlo. Sabrá qué esperar con respecto a las preguntas y cómo dividir su tiempo. 3. Comience con un plan, prográmelo adecuadamente y asegúrese de cubrir todos los temas cubiertos en el examen. También se espera que aborde preguntas sobre la especificación de sus objetivos de implementación y computación. - Debe tener suficiente preparación para responder preguntas tanto teóricas como relacionadas con el laboratorio. - Microsoft ofrece una plantilla de examen teórico. Debe leerlas detenidamente. - "Construir y operar sistemas de aprendizaje automático utilizando Azure Machine Learning es uno de los principales dominios del examen. Por lo tanto, dedique su tiempo a este tema en consecuencia. - Debido a que la revisión es crucial para cualquier examen, se recomienda que revise la teoría antes de tomar este. Aquí hay algunos pasos que se pueden emplear si necesita cubrir todos los temas a tiempo. Estos pasos de preparación también se pueden emplear en cualquier otro examen de certificación de Microsoft. #### Reúne la información que necesitas para comenzar: en lugar de visitar blogs o artículos dispersos al azar de cualquier fuente, reúne toda la información que necesitas para el examen en el sitio web oficial de Microsoft. Nada puede ser más confiable que esto para preparar el DP-100. Encontrarás un desglose completo y detallado del examen que explica qué dominios cubrirán las preguntas y también te muestra qué temas debes abordar en cada tema. #### Comienza a comprender desde recursos creíbles como foros y guías de estudio de Microsoft: Microsoft ofrece más de 3000 lecciones de aprendizaje basadas en varias aplicaciones potenciales en torno a todas las habilidades necesarias en el examen DP-100. Alternativamente, puedes ingresar a un curso de capacitación DP 100 de Koenig y recibir todas estas herramientas, así como tutoría experimentada. Esto te brinda acceso a laboratorios interactivos y sesiones de capacitación personal 1 a 1 para ayudarte a comprender el material de estudio más a fondo. #### Usa estudios de casos, eventos de la vida real y casos de uso para aprender: el examen de calificación DP-100 evalúa el conocimiento de un candidato sobre diferentes cargas de trabajo de Microsoft Azure. Esto requiere un conocimiento profundo de Azure, tanto filosóficamente como en términos de sus usos prácticos. Debe poder describir todos los productos de Azure disponibles y cómo se pueden usar en la empresa. Esto no debería ser un obstáculo con una amplia supervisión y aprendizaje guiado. Esta es solo otra razón para participar en un curso de preparación para el examen de Koenig. 4. Realice tantas pruebas de práctica como sea posible: conocer el patrón del examen puede ayudarlo a prepararse para lo que viene. No solo comprende las preguntas, sino que también comprende la perspectiva requerida en el entorno del examen. También lo ayuda a determinar qué áreas necesitan atención adicional para que realmente pueda dedicar recursos adicionales a esos sectores. #### Revise tantas veces como pueda Cuanto más practique o repita cualquier habilidad, más competente se volverá. Si sigue los pasos anteriores, nadie puede impedirle calificar para el examen con una buena puntuación. La certificación Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate es estándar para científicos de datos de nivel intermedio. Requiere tiempo y dedicación para prepararse, pero vale la pena el esfuerzo. Esto lo capacitará para el futuro, aumentará su potencial de ingresos y le proporcionará conocimientos y habilidades técnicas esenciales. Inscríbete hoy en un programa de formación para dar el primer paso.