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Examen DP-100, Azure Data Scientist Associate

Examen DP-100 : Conception et mise en œuvre d'une solution de science des données sur Azure

Dec 23, 201815 mins lireAmit Masih
Examen DP-100 : Conception et mise en œuvre d'une solution de science des données sur Azure

Cet article vous servira chaque petit détail sur l'examen DP-100. Avant de se lancer dans l'examen complet, il devient essentiel de savoir à quoi sert cet examen. ## Pourquoi la science des données sur Azure ? Les données sont considérées comme l'atout le plus important de nos jours, car de nombreuses grandes entreprises s'appuient sur les données. Ces données peuvent concerner des produits, des services, des clients et tout ce qui est possible. Les industries informatiques sont assez engagées dans diverses activités qui sont en quelque sorte liées aux données. Lorsqu'il s'agit de gérer et d'utiliser des données dans l'informatique (technologies de l'information) ou dans toute autre industrie, certains courants technologiques sont en tête. L'apprentissage automatique, l'IA et la science des données ne sont que quelques exemples. Les entreprises, les organisations ou les organisations de serveurs cloud telles que Microsoft, Google, Amazon, etc. utilisent la science des données. Par conséquent, cela détermine la valeur et la préciosité de la science des données. Ces organisations ont besoin d'experts en science des données pour maintenir, stocker et utiliser des données configurables pour les avantages potentiels de l'organisation. Ils nomment des professionnels des data scientists et les paient très bien pour répondre à ce besoin. Lorsque la pandémie est arrivée, tout a changé en termes de fonctionnement et de gestion. Chaque organisation s'est convertie à une infrastructure centralisée, au cloud et à l'informatique à la demande et a migré vers le cloud. Azure est également l'un des meilleurs services cloud du secteur. Il existe un chemin simple pour devenir un spécialiste des données Azure qualifié. On peut devenir un professionnel certifié en science des données en obtenant la certification d'associé en science des données Microsoft Azure. Ce certificat est reconnu dans le monde entier et attire continuellement l'attention de ceux qui sont novices dans ce domaine. ## Microsoft Certified : Azure Data Scientist Associate Si vous cherchez à trouver un certificat qui non seulement rendra votre CV considérable, mais vous aidera également à entrer dans une entreprise réputée. Pour comprendre cela, vous devez être conscient de la demande de l'industrie en science des données que nous avons déjà couverte. Comprenons comment fonctionne la science des données. Les entreprises recueillent des données à partir de diverses sources, notamment des outils internes, des programmes, des applications, des moteurs de recherche, des navigateurs et des machines, ainsi que des médias sociaux. Ces données collectées sont un héritage pour toute organisation commerciale cherchant à augmenter ses revenus. Ces données sont utilisées par les différentes équipes ou services de l'entreprise pour améliorer l'organisation. Les scientifiques des données peuvent rencontrer des difficultés pour développer des modèles et obtenir des solutions au cours de ce processus. Azure a résolu ce problème en aidant au transfert de données critiques vers un lac de données, après quoi la bibliothèque de données complète peut être modifiée à l'aide de technologies Azure telles que les pools d'étincelles, le nettoyage des données, le développement et le traitement de modèles et l'analyse des données. ## Combien gagne un Azure Data Scientists ? Cependant, il n'y a pas de paramètre spécifique qui puisse mesurer le potentiel de gain d'une personne. Ces données sont collectées à partir de diverses enquêtes ou des salaires déclarés sur certains portails de recrutement. Votre rémunération sera déterminée par la taille et le type d'entreprise pour laquelle vous travaillez, le montant du financement qu'elle est prête à vous consacrer et plusieurs autres critères. Cela dépend également de votre expertise, de vos expériences, de votre avancement professionnel et de la somme d'argent qui vous tient à cœur. Regardons les statistiques. Selon Glassdoor, le revenu annuel moyen de la science des données est de 112 000 $. Indeed a observé un salaire moyen de 120 000 $, alors que PayScale a un salaire moyen de 95 000 $. Ces données ne sont probablement pas exactes, mais vous pouvez extraire une idée de combien vous pouvez gagner. ## Comment puis-je obtenir la certification Microsoft : Azure Data Scientist Associate ? Ce certificat n'est qu'à un examen. Si vous êtes suffisamment motivé pour obtenir ce certificat et continuer avec le même, tout ce que vous avez à faire est de vous qualifier à l'examen DP-100. La conception et la mise en œuvre d'une solution de science des données sur Azure est complète de cet examen. Outre cet examen, ce certificat peut être obtenu par ceux qui sont pleins d'enthousiasme pour apporter un changement dans leur vie en devenant un professionnel de la science des données. ## Qu'est-ce que l'examen Azure DP-100 ? La conception et la mise en œuvre d'une solution de science des données sur Azure (Azure DP-100) est le code abrégé de l'examen. Les candidats qui ont un véritable intérêt pour la science des données sont éligibles à cet examen. Les aspirants étudient une variété de fonctionnalités pratiques d'Azure tout en étudiant pour ce test. Lors de la préparation de cet examen, vous apprendrez à effectuer toutes les tâches et activités liées à la science des données Azure. Les activités comprennent des modèles, des expériences de suivi et bien d'autres si vous avez soigneusement préparé tous les modules d'examen. Les informations d'identification DP-100 permettent également aux informaticiens de se spécialiser dans la science des données, en particulier lorsqu'il s'agit d'exécuter des charges de travail d'apprentissage automatique sur Microsoft Azure. Cela comprend la création et le déploiement d'environnements de travail irréprochables et efficaces pour mener des expérimentations de données. Les modèles d'apprentissage automatique (ML) sont également mis à niveau, formés et gérés dans ce cadre. L'objectif principal de cet examen est d'évaluer l'efficacité du candidat. Vous pouvez faire vos préparatifs en fonction du pourcentage de pondération séparé des modules importants comme indiqué ci-dessous, Gérer les ressources d'apprentissage automatique dans Azure (25 à 30 %) Mener des expériences et modéliser la formation (20 à 25 %) Développer et mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique (35 –40 %) Utiliser l'apprentissage automatique de manière responsable (5–10 %). ## Quels sont les pré-requis pour DP-100 ? Toute personne intéressée à poursuivre une carrière en science des données doit avoir des connaissances préalables dans les matières, y compris l'informatique, les technologies de l'information ou tout autre sujet connexe. Il existe également des avantages supplémentaires pour ceux qui ont une compréhension approfondie de la conception du logiciel R. Microsoft suggère qu'une expérience antérieure avec Azure peut vous aider à vous qualifier facilement. Toute organisation préférera un candidat ayant de solides compétences en communication et la capacité de fonctionner en groupe. Data - Scientist - Associate sera membre de plusieurs équipes disciplinaires pour résoudre tous les problèmes d'éthique, de confidentialité et d'autorité dans tout règlement. Par conséquent, dès que vous avancez, assurez-vous d'être parfaitement préparé avec ces compétences. Fournissez vos soft skills si vous voulez aller loin dans ce domaine. ## À propos du modèle d'examen du DP-100 Fondamentalement, cet examen se compose de 60 à 80 questions censées être répondues en 180 minutes. La question sera sous la forme d'une question à choix multiples, de réponses multiples et autres. Il y aura des questions de laboratoire ou des questions basées sur des études de cas pour évaluer votre efficacité pratique parmi ces sujets. Comme il s'agit d'un examen surveillé, il nécessite une préparation approfondie. Les frais d'inscription à cet examen sont de 165 $. L'examen peut être tenté dans n'importe quelle langue à votre convenance. Les options de langue disponibles sont l'anglais, le japonais, le chinois (simplifié), le coréen, l'allemand, le chinois (traditionnel), le français, l'espagnol, le portugais (Brésil), le russe, l'arabe (Arabie saoudite), l'italien, l'indonésien, etc. examen à votre convenance. Il est suggéré de tenter l'examen lorsque vous êtes bien préparé. Pour être admissible à l'examen, vous devez obtenir un score minimum de 700 sur une échelle de 100 à 1000. L'échec d'une tentative ne doit pas être considéré comme un incident malheureux car vous pouvez retenter l'examen après 24 heures. Si vous souhaitez démarrer ou donner des ailes à votre carrière, la certification DP-100 Azure Data Scientist Associate est la première étape pour obtenir l'emploi de vos rêves. Un expert du monde des affaires informatiques qui travaille avec des outils et des applications de science des données peut affiner ses compétences avec cette certification, et vous pourrez également appliquer ces systèmes et applications à d'autres domaines similaires. ## Un guide détaillé sur le programme du DP-100 Comme nous en avons discuté précédemment, l'examen couvre quatre modules principaux, y compris de nombreux sous-thèmes. Chaque module a été décrit avec tous les sous-thèmes ci-dessous. Gérer les ressources Azure pour l'apprentissage automatique (25 à 30 %). Créer un espace de travail Azure Machine Learning - créer un espace de travail Azure Machine Learning - configurer les paramètres de l'espace de travail - gérer un espace de travail à l'aide d'Azure Machine Learning studio Gérer les données dans un espace de travail Azure Machine Learning - sélectionner les ressources de stockage Azure - enregistrer et gérer les magasins de données - créer et gérer des ensembles de données Gérer le calcul pour les expériences dans Azure Machine Learning - déterminer les spécifications de calcul appropriées pour une charge de travail de formation - calculer les cibles pour les expériences et la formation - configurer les ressources de calcul attachées, y compris Azure Databricks - surveiller l'utilisation du calcul Implémenter la sécurité et le contrôle d'accès dans Azure Machine Learning - déterminer accéder aux exigences et mapper les exigences aux rôles intégrés - créer des rôles personnalisés - gérer l'appartenance aux rôles - gérer les informations d'identification à l'aide d'Azure Key Vault Configurer un environnement de développement Azure Machine Learning - créer des instances de calcul - partager des instances de calcul - accéder aux espaces de travail Azure Machine Learning à partir d'autres développer environnements de travail Configurer un espace de travail Azure Databricks - créer un espace de travail Azure Databricks - créer un cluster Azure Databricks - créer et exécuter des blocs-notes dans Azure Databricks - lier et un espace de travail Azure Databricks à un espace de travail Azure Machine Learning Exécuter des expériences et former des modèles (20 à 25 % ) Créer des modèles à l'aide d'Azure Machine Learning Designer - créer un pipeline de formation à l'aide du concepteur Azure Machine Learning - ingérer des données dans un pipeline de concepteur - utiliser des modules de concepteur pour définir un flux de données de pipeline - utiliser des modules de code personnalisés dans le concepteur Exécuter des scripts de formation de modèle - créer et exécuter une expérience à l'aide du SDK Azure Machine Learning - configurer les paramètres d'exécution d'un script - utiliser les données d'un jeu de données dans une expérience à l'aide du SDK Azure Machine Learning - exécuter un script de formation sur Azure Databricks pour calculer - exécuter du code pour former un modèle dans un bloc-notes Azure Databricks Générer des métriques à partir d'une exécution d'expérience - enregistrer des métriques à partir d'une exécution d'expérience - récupérer et afficher une expérience sorties - utiliser les journaux pour résoudre les erreurs d'exécution des expériences - utiliser MLflow pour suivre les expériences - suivre les expériences en cours d'exécution dans Azure Databricks Utiliser Automated Machine Learning pour créer des modèles optimaux - utiliser l'interface Automated ML dans Azure Machine Learning studio - utiliser Automated ML à partir d'Azure Machine Learning SDK - sélectionner les options de prétraitement - sélectionner les algorithmes à rechercher - définir une métrique principale - obtenir des données pour une exécution ML automatisée - récupérer le meilleur modèle Régler les hyperparamètres avec Azure Machine Learning - sélectionner une méthode d'échantillonnage - définir l'espace de recherche - définir la métrique principale - définir les options de résiliation anticipée - trouver le modèle qui a des valeurs d'hyperparamètres optimales C. Déployer et opérationnaliser des solutions d'apprentissage automatique (35-40 %) Sélectionner le calcul pour le déploiement du modèle - considérer la sécurité pour les services déployés - évaluer les options de calcul pour le déploiement Déployer un modèle en tant que service - configurer les paramètres de déploiement - déployer un modèle enregistré - déployer un modèle formé dans Azure Databricks vers un point de terminaison Azure Machine Learning - utiliser un service déployé - résoudre les problèmes de conteneur de déploiement Gérer les modèles dans Azure Machine Learning - enregistrer un modèle formé - surveiller l'utilisation du modèle - surveiller la dérive des données Créer un pipeline Azure Machine Learning pour l'inférence par lots - configurer un ParallelRunStep - configurer le calcul pour un pipeline d'inférence par lots - publier un pipeline d'inférence par lots - exécuter un pipeline d'inférence par lots et obtenir des sorties - obtenir des sorties d'un ParallelRunStep Publier un pipeline de concepteur Azure Machine Learning en tant que service Web - créer une ressource de calcul cible - configurer une inférence pipeline - utiliser un point de terminaison déployé Mettre en œuvre des pipelines à l'aide du SDK Azure Machine Learning - créer un pipeline - transmettre des données entre les étapes d'un pipeline - exécuter un pipeline - surveiller les exécutions de pipeline Mettre en œuvre un ML responsable (5 à 10 %) Utiliser des explicateurs de modèle pour interpréter les modèles - sélectionner un interprète de modèle - générer des données sur l'importance des caractéristiques Décrire fairne considérations ss pour les modèles - évaluer l'équité du modèle en fonction de la disparité des prédictions - atténuer l'injustice du modèle Décrire les considérations de confidentialité pour les données - décrire les principes de confidentialité différentielle - spécifier les niveaux acceptables de bruit dans les données et les effets sur la confidentialité pipeline d'Azure DevOps - automatiser le recyclage des modèles en fonction de nouveaux ajouts ou modifications de données - refactoriser les blocs-notes en scripts - implémenter le contrôle de code source pour les scripts avec un cours de formation accrédité, en remplissant un questionnaire pratique en acquérant une expérience pratique choisissez l'examen par procuration Avantages de l'examen par procuration Même si vous avez des doutes sur vos connaissances ou votre efficacité à vous qualifier pour l'examen, les examens par procuration vous aideront à réussir. ## Quelques conseils pour le DP-100 1. Étant donné que le modèle d'examen change deux fois par an, il est recommandé d'examiner le modèle le plus récent. 2. Vous serez mieux préparé si vous connaissez la structure d'un examen avant de le passer. Vous saurez à quoi vous attendre concernant les questions et comment répartir votre temps. 3. Commencez par un plan, planifiez-le correctement et assurez-vous de couvrir tous les sujets abordés dans l'examen. Vous devrez également répondre à des questions sur la spécification de vos objectifs de déploiement et de calcul. - Vous devez être suffisamment préparé pour répondre à la fois aux questions théoriques et aux questions liées au laboratoire. - Microsoft propose un modèle d'examen théorique. Il convient de les lire attentivement. - "Construire et exploiter des systèmes d'apprentissage automatique à l'aide d'Azure Machine Learning est l'un des principaux domaines de l'examen. Alors, consacrez votre temps à ce sujet en conséquence. - Parce que la révision est cruciale pour tout examen, il est recommandé de revoir la théorie avant de passer celui-ci. Voici quelques étapes qui peuvent être utilisées si vous devez couvrir tous les sujets à temps. Ces étapes de préparation peuvent également être employées dans tout autre examen de certification de Microsoft. #### Rassemblez les informations dont vous avez besoin pour commencer : plutôt que de visiter des blogs ou des articles dispersés au hasard de n'importe quelle source, rassemblez toutes les informations dont vous avez besoin pour l'examen sur le site Web officiel de Microsoft. Rien ne peut être plus fiable que cela pour préparer le DP-100. Vous trouverez une ventilation détaillée de l'examen complet expliquant quels domaines seront couverts par les questions, et il vous montre également les sujets que vous devez aborder dans chaque sujet. #### Commencez à comprendre à partir de ressources crédibles telles que les forums Microsoft et les guides d'étude : Microsoft propose plus de 3 000 leçons d'apprentissage basées sur diverses applications potentielles autour de toutes les compétences nécessaires à l'examen DP-100. Alternativement, vous pouvez suivre un cours de formation Koenig DP 100 et recevoir tous ces outils ainsi qu'un mentorat expérimenté. Cela vous donne accès à des laboratoires interactifs et à des sessions de formation personnelles individuelles pour vous aider à mieux comprendre le matériel d'étude. #### Utilisez des études de cas, des événements réels et des cas d'utilisation pour apprendre : l'examen de qualification DP-100 évalue les connaissances d'un candidat sur différentes charges de travail Microsoft Azure. Cela nécessite une compréhension approfondie d'Azure, à la fois philosophiquement et en termes de ses utilisations pratiques. Vous devez être en mesure de décrire chaque produit Azure disponible et comment il peut être utilisé dans l'entreprise. Cela ne devrait pas être un obstacle avec une supervision approfondie et un apprentissage guidé. C'est juste une autre raison de s'engager dans un cours de préparation à l'examen Koenig.4. Faites autant de tests pratiques que possible : Connaître le modèle d'examen peut vous aider à vous préparer pour ce qui est à venir. Vous ne comprenez pas seulement les questions, mais vous comprenez également la perspective requise dans le cadre de l'examen. Il vous aide également à déterminer quels domaines nécessitent une attention supplémentaire afin que vous puissiez vraiment consacrer des ressources supplémentaires à ces secteurs. #### Révisez autant de fois que vous le pouvez Plus vous pratiquez ou répétez une compétence, plus vous deviendrez compétent. Si vous suivez les étapes ci-dessus, personne ne peut vous empêcher de vous qualifier pour l'examen avec un bon score. La certification Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate est standard pour les data scientists de niveau intermédiaire. Cela demande du temps et du dévouement pour se préparer, mais cela en vaut la peine. Cela vous formera pour l'avenir, augmentera votre potentiel de revenus et vous fournira des connaissances et des capacités techniques essentielles. Inscrivez-vous dès aujourd'hui à un programme de formation pour faire le premier pas.

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