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

Este artículo le servirá cada pequeño detalle sobre el examen DP-100. Antes de pasar al examen completo, se vuelve 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 confían en 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 lideran el escenario. El aprendizaje automático, la IA 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 las posibles ventajas de la organización. Nombran profesionales científicos de datos y les pagan muy bien para satisfacer esta necesidad. Cuando pasó la pandemia, todo cambió en cuanto a funcionamiento y gestión. Cada organización se convirtió a la infraestructura centralizada, la nube y la computación bajo demanda y se trasladó a la nube. Azure es también uno de los mejores servicios en la nube de la industria. Hay un camino directo para convertirse en un especialista en datos de Azure. Uno puede convertirse en un profesional certificado en ciencia de datos al lograr la certificación de asociado de ciencia de datos de Microsoft Azure. Este certificado está siendo reconocido a nivel mundial y continuamente está llamando la atención de aquellos que son novatos en este campo. ## Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate Si está buscando un certificado que no solo haga 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 distintos 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 al ayudar en la transferencia de datos críticos a un lago de datos, después de lo cual la biblioteca de datos completa se puede cambiar usando tecnologías de Azure como grupos de chispas, limpieza de datos, desarrollo y procesamiento de modelos y análisis de datos. ## ¿Cuánto ganan los científicos de datos de Azure? Aunque no existe un parámetro específico que pueda medir el potencial de ingresos 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 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 importante para usted. Miremos las estadísticas. Según Glassdoor, el ingreso promedio anual de ciencia de datos es de $ 112,000. De hecho, ha observado un salario promedio de $ 120,000, mientras que PayScale tiene un salario promedio de $ 95,000. Probablemente este dato no sea exacto, pero puedes sacar una idea de cuánto puedes ganar. ## ¿Cómo puedo obtener la certificación de 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 calificar para el examen DP-100. Diseñar e implementar una solución de ciencia de datos en Azure está lleno de este examen. Además de este examen, este certificado lo pueden obtener aquellos que están llenos de entusiasmo por lograr un cambio en sus vidas al convertirse en un profesional de la ciencia de datos. ## ¿Qué es el examen Azure DP-100? Diseñar e implementar una solución de ciencia de datos en Azure (Azure DP-100) es el código corto para el examen. Los candidatos que tengan 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 muchos otros 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 y el despliegue de entornos de trabajo impecables y eficientes para realizar experimentos de datos. Los modelos de aprendizaje automático (ML) también se actualizan, capacitan y administran bajo este marco. El objetivo principal de este examen es evaluar la eficiencia del candidato. Puede hacer sus preparativos en función del porcentaje de ponderación segregado de los módulos significativos que se enumeran a continuación, Administrar recursos de aprendizaje automático en Azure (25–30 %) Realizar experimentos y modelar capacitación (20–25 %) Desarrollar e implementar soluciones de aprendizaje automático (35 –40 %) Usar de forma responsable el aprendizaje automático (5–10 %). ## ¿Cuáles son los requisitos previos para DP-100? Cualquier persona interesada en seguir una carrera en Data Science debe tener conocimientos previos en las materias, incluidas las ciencias de la computación, la tecnología de la información o cualquier otro tema relacionado. También hay beneficios adicionales para aquellos con una comprensión integral del diseño de R Software. 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 un grupo. Data - Scientist - Associate 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. Proporciona 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 será en forma de pregunta de opción múltiple, respuestas múltiples y otras. Habrá preguntas de laboratorio o preguntas basadas en estudios de casos para evaluar su efectividad práctica entre estos temas. Debido a que este es un examen supervisado, requiere una preparación completa. La cuota de inscripción para este examen es de $165. El examen se puede intentar en cualquier idioma según 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 a su conveniencia. 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. Reprobar un intento no debe tomarse como un incidente desafortunado porque puede volver a intentar el examen después de 24 horas. Si deseas iniciar o dar alas a tu carrera, la Certificación DP-100 Azure Data Scientist Associate es el primer paso para conseguir el trabajo de tus sueños. Un experto en el mundo de los negocios de TI que trabaja con herramientas y aplicaciones de Data Science puede mejorar sus habilidades con esta certificación, y también podrá aplicar estos sistemas y aplicaciones a otros campos similares. ## Una guía detallada sobre el plan 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. Administre los recursos de Azure para el aprendizaje automático (25-30 %). Crear un área de trabajo de Azure Machine Learning: crear un área de trabajo de Azure Machine Learning: configurar los ajustes del área de trabajo: administrar un área de trabajo mediante Azure Machine Learning Studio Administrar datos en un área 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 computar para experimentos en Azure Machine Learning: determinar las especificaciones de computación apropiadas para una carga de trabajo de capacitación: computar objetivos para experimentos y capacitación: configurar recursos de computación adjuntos, incluidos Azure Databricks: monitorear la utilización de computación Implementar seguridad y control de acceso en Azure Machine Learning: determinar requisitos de acceso y asignación de requisitos 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 informáticas - compartir instancias informáticas - acceder a áreas de trabajo de Azure Machine Learning desde otros desarrollar entornos de pment Configurar un área de trabajo de Azure Databricks - crear un área de trabajo de Azure Databricks - crear un clúster de Azure Databricks - crear y ejecutar cuadernos en Azure Databricks - vincular un área de trabajo de Azure Databricks a un área 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: incorporar 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 el SDK de Azure Machine Learning - configurar los ajustes de ejecución de un script - consumir datos de un conjunto de datos en un experimento con el SDK de Azure Machine Learning - 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 una ejecución de experimento - registrar métricas de una ejecución de experimento - recuperar y ver experimento resultados: utilice registros para solucionar errores de ejecución de experimentos; utilice MLflow para realizar un seguimiento de los experimentos; realice un seguimiento de los experimentos que se ejecutan en Azure Databricks. Utilice el aprendizaje automático automático para crear modelos óptimos. SDK: seleccione las opciones de preprocesamiento: seleccione los algoritmos que desea buscar: defina una métrica principal: obtenga datos para una ejecución de aprendizaje automático automatizado: recupere el mejor modelo Ajuste los hiperparámetros con Azure Machine Learning: seleccione un método de muestreo: defina el espacio de búsqueda: defina la métrica principal: definir las opciones de finalización anticipada: encontrar el modelo que tenga valores de hiperparámetro óptimos C. Implementar y hacer operativas las soluciones de aprendizaje automático (35-40 %) Seleccionar computación para la implementación del modelo: considerar la seguridad de los servicios implementados: evaluar las opciones de computación para la implementación Implementar un modelo como servicio - configurar los ajustes de implementación - implementar un modelo registrado - implementar un modelo entrenado en Azure Databricks a un extremo de Azure Machine Learning: consumir un servicio implementado: solucionar problemas de contenedores de implementación Administrar modelos en Azure Machine Learning: registrar un modelo entrenado - monitorear el uso del modelo: monitorear la deriva de datos Crear una canalización de Azure Machine Learning para inferencia por lotes: configurar un ParallelRunStep - configurar proceso para una canalización de inferencia por lotes - publicar una canalización de inferencia por lotes - ejecutar una canalización de inferencia por lotes y obtener salidas - obtener salidas de un ParallelRunStep Publicar una canalización de diseñador de Azure Machine Learning como un servicio web - crear un recurso de proceso de destino - configurar una inferencia canalización: consumir un punto de conexión implementado Implementar canalizaciones con el SDK de Azure Machine Learning: crear una canalización: pasar datos entre pasos en una canalización: ejecutar una canalización: monitorear ejecuciones de canalización Implementar aprendizaje automático responsable (5-10 %) Usar explicadores de modelos para interpretar modelos - seleccionar un intérprete de modelo - generar datos de importancia de características Describir fairne Consideraciones de ss para modelos: evaluar la imparcialidad del modelo en función de la disparidad de predicción: mitigar la injusticia del modelo. Describir las consideraciones de privacidad para los datos: describir los principios de privacidad diferencial: especificar niveles aceptables de ruido en los datos y los efectos en la privacidad. Aplicar prácticas de ML Ops: activar Azure Machine Learning. canalización de Azure DevOps: automatice el reentrenamiento de modelos en función de nuevas adiciones de datos o cambios de datos, refactorice cuadernos en scripts, implemente control de código fuente para scripts Para asegurar el éxito en el examen de certificación Microsoft Planning and Developing a Data Science Solution en Azure, le recomendamos con un curso de capacitación acreditado, completar un cuestionario de práctica obtener experiencia práctica elegir 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 DP-100 1. Debido a que el patrón de 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 realizarlo. 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 tratados en el examen. También se espera que responda preguntas sobre la especificación de su implementación y objetivos informáticos. - Debes tener suficiente preparación para responder preguntas tanto de teoría como de laboratorio. - Microsoft ofrece una plantilla de examen teórico. Deben leerse detenidamente. - 'Construir y operar sistemas de aprendizaje automático usando 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 repasar 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. #### Recopile la información que necesita para comenzar: en lugar de visitar blogs o artículos dispersos al azar de cualquier fuente, recopile toda la información que necesita para el examen en el sitio web oficial de Microsoft. No se puede confiar más que esto para preparar DP-100. Encontrará un desglose detallado del examen completo que explica qué dominios cubrirán las preguntas y también le muestra qué temas debe abordar en cada tema. #### Comience a comprender a partir de recursos creíbles como los foros de Microsoft y las guías de estudio: 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, puede ingresar a un curso de capacitación de Koenig DP 100 y recibir todas estas herramientas, así como tutoría experimentada. Esto le brinda acceso a laboratorios interactivos y sesiones de capacitación personal 1 a 1 para ayudarlo a comprender el material de estudio más a fondo. #### Use 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 una comprensión profunda de Azure, tanto filosóficamente como en términos de sus usos prácticos. Debe poder describir todos los productos de Azure disponibles y cómo se pueden utilizar 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 Koenig.4. Haz tantos exámenes de práctica como sea posible: conocer el patrón del examen puede ayudarte a prepararte para lo que está por venir. 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. #### Repase tantas veces como pueda Cuanto más practique o repita cualquier habilidad, más competente será. Si sigue los pasos anteriores, nadie podrá impedir que califique 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 habilidades y conocimientos técnicos esenciales. Inscríbase hoy en un programa de capacitación para dar el primer paso.