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 profundizar en el examen, es esencial saber para qué sirve.

¿Por qué ciencia de datos en Azure?

Los datos se consideran el activo más importante hoy en día, ya que muchas grandes empresas dependen de ellos. Estos datos pueden referirse a productos, servicios, clientes y todo lo que sea posible. Las industrias de TI están muy involucradas en diversas actividades relacionadas con los datos. En lo que respecta a la gestión y el uso de datos en TI (tecnologías de la información) o en cualquier otra industria, algunas corrientes tecnológicas lideran el mercado. El aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la ciencia de datos son solo algunos ejemplos. Empresas, organizaciones o empresas de servidores en la nube como Microsoft, Google, Amazon, etc., utilizan la ciencia de datos.

Por lo tanto, esto determina el valor y la importancia de la ciencia de datos. Estas organizaciones requieren expertos en ciencia de datos para mantener, almacenar y utilizar datos configurables para obtener ventajas potenciales. Contratan a profesionales científicos de datos y les pagan muy bien para satisfacer esta necesidad. Con la pandemia, todo cambió en términos de operación y gestión. Todas las organizaciones se han adaptado a la infraestructura centralizada, la nube y la computación bajo demanda, y se han trasladado a la nube.

Azure es también uno de los mejores servicios en la nube de la industria. Existe un camino sencillo para convertirse en un experto en datos de Azure. Se puede obtener la certificación de asociado en ciencia de datos de Microsoft Azure como profesional certificado en ciencia de datos. Este certificado goza de reconocimiento mundial y atrae cada vez más la atención de quienes se inician en este campo.

Certificado Microsoft: Asociado en Científico de Datos de Azure

Si busca un certificado que no solo le dé un buen currículum, sino que también le ayude a acceder a empresas de prestigio, debe conocer la demanda de ciencia de datos en la industria, que ya hemos abordado.

Entendamos cómo funciona la ciencia de datos.

Las empresas recopilan datos de diversas fuentes, como herramientas internas, programas, aplicaciones, motores de búsqueda, navegadores, máquinas y redes sociales. Estos datos recopilados constituyen un legado para cualquier organización que busque aumentar sus ingresos. Los distintos equipos o departamentos de la empresa utilizan estos datos para mejorar la organización. Los científicos de datos pueden encontrar dificultades al desarrollar modelos y obtener soluciones durante este proceso. Azure ha resuelto este problema facilitando la transferencia de datos críticos a un lago de datos, tras lo cual se puede modificar toda la biblioteca de datos mediante tecnologías de Azure como Spark Pools, limpieza de datos, desarrollo y procesamiento de modelos, y análisis de datos.

¿Cuánto gana un científico de datos de Azure?

Sin embargo, no existe un parámetro específico que pueda medir el potencial de ingresos de una persona. Estos datos se recopilan a partir de diversas encuestas o de los salarios publicados en algunos portales de contratación.

Su remuneración dependerá del tamaño y el tipo de empresa para la que trabaje, la cantidad de financiación que estén dispuestos a destinarle y otros criterios. También depende de su experiencia, conocimientos, desarrollo profesional y cuánto dinero sea importante para usted.

Analicemos las estadísticas. Según Glassdoor, el ingreso anual promedio en 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 te permiten hacerte una idea de cuánto puedes ganar.

¿Cómo puedo obtener la certificación Microsoft: Azure Data Scientist Associate?

Este certificado está a solo un examen de distancia. Si estás lo suficientemente motivado para obtenerlo y seguir adelante, solo tienes que aprobar el examen DP-100. Diseñar e implementar una solución de ciencia de datos en Azure es un tema recurrente en este examen. Además de este examen, este certificado también lo pueden obtener quienes estén entusiasmados por transformar sus vidas convirtiéndose en profesionales de la ciencia de datos.

¿Qué es el examen DP-100 de Azure?

Diseñar e implementar una solución de ciencia de datos en Azure (Azure DP-100) es la abreviatura del examen. Los candidatos con un interés genuino en la ciencia de datos pueden presentarse a este examen. Los aspirantes estudian diversas características prácticas de Azure mientras se preparan para este examen. Durante la preparación, aprenderás 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, siempre que haya preparado exhaustivamente todos los módulos del examen.

La credencial DP-100 también permite a los profesionales de TI especializarse en ciencia de datos, especialmente en la ejecución de 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 gestionan bajo este marco.

El objetivo principal de este examen es evaluar la eficiencia del candidato. Puede prepararse según el porcentaje de ponderación 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 el aprendizaje automático de forma responsable (5-10%).

¿Cuáles son los prerrequisitos para el DP-100? Cualquier persona interesada en una carrera en Ciencia de Datos debe tener conocimientos previos en las áreas de informática, tecnología de la información o cualquier otro tema relacionado. También existen beneficios adicionales para quienes poseen un conocimiento completo del diseño de software R. Microsoft sugiere que la experiencia previa con Azure puede facilitar la calificación.

Cualquier organización preferirá un candidato con sólidas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar en equipo. El Científico de Datos Asociado formará parte de varios equipos disciplinarios para abordar todas las cuestiones de ética, confidencialidad y autoridad en cualquier acuerdo. Por lo tanto, tan pronto como avance, asegúrese de estar completamente preparado con estas habilidades. Desarrolle sus habilidades interpersonales si desea alcanzar el éxito en este campo.

Acerca del patrón de examen del DP-100

Básicamente, este examen consta de 60 a 80 preguntas que se deben responder en 180 minutos. Las preguntas serán de opción múltiple, de respuesta múltiple y otras. Habrá preguntas de laboratorio o basadas en casos prácticos para evaluar su eficacia práctica en estos temas. Dado que este es un examen supervisado, requiere una preparación exhaustiva. La cuota de inscripción es de $165. Puede realizar el examen en el idioma que prefiera. 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 convenga. Le recomendamos que lo realice cuando esté bien preparado. Para calificar, debe obtener una puntuación mínima de 700 en una escala de 100 a 1000. Suspender un intento no debe considerarse una mala experiencia, ya que puede volver a realizar el examen después de 24 horas.

Si desea iniciar o impulsar su carrera profesional, la certificación DP-100 Azure Data Scientist Associate es el primer paso para conseguir el trabajo de sus sueños. Un experto en el mundo empresarial de TI que trabaja con herramientas y aplicaciones de ciencia de datos puede perfeccionar sus habilidades con esta certificación, y también podrá aplicar estos sistemas y aplicaciones a otros campos similares.

Guía detallada sobre el programa de estudios del DP-100

Como ya se mencionó, el examen abarca cuatro módulos principales, incluyendo numerosos subtemas. Cada módulo se describe con todos sus subtemas a continuación.

Administración de 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 el cálculo para experimentos en Azure Machine Learning  - Determinar las especificaciones de cálculo adecuadas para una carga de trabajo de entrenamiento  - Objetivos de cálculo para experimentos y entrenamiento  - Configurar recursos de cálculo adjuntos, incluido Azure Databricks  - Supervisar el uso del cálculo  Implementar la seguridad y el control de acceso en Azure Machine Learning  - Determinar los requisitos de acceso y asignarlos a roles integrados  - Crear roles personalizados  - Administrar la pertenencia a 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 equipos de desarrollo Entornos 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 con Azure Machine Learning Designer
• Crear una canalización de entrenamiento con 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 con Azure Machine Learning SDK
• Configurar los ajustes de ejecución de un script
• Consumir datos de un conjunto de datos en un experimento con 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 visualizar los resultados del experimento
• Usar registros para solucionar errores de ejecución del experimento
• Usar MLflow para rastrear experimentos
• Hacer seguimiento de experimentos que se ejecutan en Azure Databricks Usar aprendizaje automático automatizado para crear modelos óptimos
• Usar la interfaz de aprendizaje automático automatizado en Azure Machine Learning Studio
• Usar aprendizaje automático automatizado desde el SDK de Azure Machine Learning
• Seleccionar opciones de preprocesamiento
• Seleccionar los algoritmos que se buscarán
• Definir una métrica principal
• Obtener datos para una ejecución de aprendizaje automático automatizado
• 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 opciones de terminación anticipada
• Encontrar el modelo con valores óptimos de hiperparámetros C. Implementar y poner en funcionamiento soluciones de aprendizaje automático (35-40%) Seleccionar el proceso de computación para la implementación del modelo
• Considerar la seguridad de los servicios implementados
• Evaluar Opciones de cálculo 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 deriva de datos Crear una canalización de Azure Machine Learning para la inferencia por lotes
• Configurar un ParallelRunStep
• Configurar el cálculo 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 del diseñador de Azure Machine Learning como un servicio web
• Crear un recurso de cálculo de destino
• Configurar una canalización de inferencia
• Consumir un punto de conexión implementado Implementar canalizaciones mediante el SDK de Azure Machine Learning
• Crear una canalización
• Pasar datos entre los pasos de una Canalización
• Ejecutar una canalización
• Monitorear las ejecuciones de la 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 las consideraciones de equidad para los modelos
• Evaluar la equidad del modelo en función de la disparidad de las predicciones
• Mitigar la injusticia del modelo Describir las consideraciones de privacidad para los datos
• Describir los principios de privacidad diferencial
• Especificar los niveles aceptables de ruido en los datos y sus efectos sobre la privacidad Aplicar prácticas de ML Ops
• Activar una canalización de Azure Machine Learning desde Azure DevOps
• Automatizar el reentrenamiento de modelos en función de las nuevas incorporaciones o cambios de datos
• Refactorizar cuadernos en scripts
• Implementar el control de código fuente para scripts Para asegurar el éxito en el examen de certificación de Microsoft Planning and Developing a Data Science Solution on Azure, le recomendamos: · un curso de capacitación acreditado, · completar un cuestionario de práctica · obtener experiencia práctica · elegir el examen proxy Beneficios del examen proxy Incluso si tiene Si tienes dudas sobre tus conocimientos o tu eficiencia para aprobar el examen, los exámenes por proxy te ayudarán a asegurar el éxito.

Algunos consejos para el DP-100

1. Dado que el formato del examen cambia dos veces al año, se recomienda que examines el formato más reciente.

2. Estarás mejor preparado si te familiarizas con la estructura de cualquier examen antes de realizarlo. Sabrás qué esperar en cuanto a las preguntas y cómo distribuir tu tiempo.

3. Comienza con un plan, prográmalo adecuadamente y asegúrate de cubrir todos los temas del examen. También se espera que respondas preguntas sobre la especificación de tus objetivos de implementación y computación.

• Debes tener suficiente preparación para responder tanto a las preguntas teóricas como a las relacionadas con el laboratorio.
• Microsoft ofrece una plantilla de examen teórico. Debes leerla detenidamente.
• "Construir y operar sistemas de aprendizaje automático con Azure Machine Learning" es uno de los principales dominios del examen. Por lo tanto, dedica tu tiempo a este tema como corresponde.
• Dado que el repaso es crucial para cualquier examen, se recomienda que repase la teoría antes de realizarlo. 

Aquí tienes algunos pasos que puedes seguir si necesitas cubrir todos los temas a tiempo. Estos pasos de preparación también son válidos para cualquier otro examen de certificación de Microsoft.

Recopila la información necesaria para empezar:

En lugar de consultar blogs o artículos dispersos, recopila toda la información necesaria para el examen en el sitio web oficial de Microsoft. Nada es más fiable que esto para preparar el DP-100. Encontrarás un desglose completo y detallado del examen que explica los dominios que se cubrirán en las preguntas y también te muestra los temas que debes abordar en cada uno.

Empieza a aprender con recursos fiables, como foros y guías de estudio de Microsoft:

Microsoft ofrece más de 3000 lecciones de aprendizaje basadas en diversas aplicaciones potenciales para todas las habilidades necesarias en el examen DP-100. Como alternativa, puedes participar en un curso de formación Koenig DP 100 y recibir todas estas herramientas, además de mentoría experta. Esto le brinda acceso a laboratorios interactivos y sesiones de capacitación personal individual para ayudarle a comprender mejor el material de estudio.

Casos prácticos, eventos reales y casos prácticos para aprender:

El examen de calificación DP-100 evalúa el conocimiento del candidato sobre diferentes cargas de trabajo de Microsoft Azure. Esto requiere una comprensión profunda de Azure, tanto filosóficamente como en términos de sus usos prácticos. Debe ser capaz de 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 una razón más para participar en un curso de preparación para el examen Koenig. 4. Realice tantos exámenes de práctica como sea posible: Conocer el patrón del examen puede ayudarle a prepararse para lo que viene. No solo comprenderá las preguntas, sino también la perspectiva requerida en el contexto del examen. También le ayudará a determinar qué áreas requieren atención adicional para que realmente pueda dedicar más recursos a esos sectores.

Repasa tantas veces como puedas

Cuanto más practiques o repitas cualquier habilidad, más competente te volverás. Si sigues los pasos anteriores, nadie podrá impedirte obtener una buena calificación para el examen. La certificación Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate es estándar para científicos de datos de nivel intermedio. Requiere tiempo y dedicación, pero el esfuerzo vale la pena. Esto te capacitará para el futuro, aumentará tu potencial de ingresos y te proporcionará conocimientos y habilidades técnicas esenciales. Inscríbete hoy mismo en un programa de capacitación para dar el primer paso.