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Esame DP-100, Azure Data Scientist Associate

Esame DP-100: Progettazione e implementazione di una soluzione di data science su Azure

Dec 23, 201814 mins leggereAmit Masih
Esame DP-100: Progettazione e implementazione di una soluzione di data science su Azure

Questo articolo ti fornirà ogni piccolo dettaglio sull'esame DP-100. Prima di saltare all'esame completo, diventa essenziale sapere a cosa serve questo esame. ## Perché la scienza dei dati su Azure? I dati sono considerati la risorsa più significativa al giorno d'oggi, poiché molte grandi aziende si affidano ai dati. Questi dati possono riguardare prodotti, servizi, clienti e tutto ciò che è possibile. Le industrie IT sono piuttosto impegnate in varie attività che sono in qualche modo legate ai dati. Quando si tratta di gestire e utilizzare i dati nell'IT (tecnologia dell'informazione) o in qualsiasi altro settore, alcuni flussi tecnologici sono all'avanguardia. L'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e la scienza dei dati sono solo alcuni esempi. Aziende, organizzazioni o organizzazioni di server cloud come Microsoft, Google, Amazon e così via utilizzano la scienza dei dati. Quindi, determina il valore e la preziosità della scienza dei dati. Queste organizzazioni richiedono esperti di data science per mantenere, archiviare e utilizzare dati configurabili per potenziali vantaggi dell'organizzazione. Nominano professionisti data scientist e li pagano davvero bene per soddisfare questa esigenza. Quando è scoppiata la pandemia, tutto è cambiato in termini di operatività e gestione. Ogni organizzazione si è convertita all'infrastruttura centralizzata, al cloud e all'elaborazione on-demand e si è spostata sul cloud. Azure è anche uno dei migliori servizi cloud del settore. C'è un percorso semplice per diventare un esperto di dati di Azure esperto. Si può diventare un professionista certificato di data science ottenendo la certificazione Microsoft Azure Data Science Associate. Questo certificato viene riconosciuto a livello globale e attira continuamente l'attenzione di coloro che sono neofiti in questo campo. ## Certificato Microsoft: Azure Data Scientist Associate Se stai cercando un certificato che non solo renda considerevole il tuo curriculum, ma ti aiuti anche a entrare in qualsiasi azienda rinomata. Per comprenderlo, devi essere consapevole della domanda del settore per la scienza dei dati che abbiamo già trattato. Cerchiamo di capire come funziona la scienza dei dati. Le aziende raccolgono dati da varie fonti, inclusi strumenti interni, programmi, applicazioni, motori di ricerca, browser e macchinari e social media. Questi dati raccolti sono un'eredità per qualsiasi organizzazione aziendale che cerca di aumentare le entrate. Questi dati vengono utilizzati dai vari team o reparti dell'azienda per migliorare l'organizzazione. I data scientist possono incontrare difficoltà nello sviluppo di modelli e nell'ottenere soluzioni durante questo processo. Azure ha risolto questo problema assistendo nel trasferimento di dati critici a un data lake, dopodiché l'intera libreria di dati può essere modificata usando tecnologie di Azure come spark pool, pulizia dei dati, sviluppo ed elaborazione di modelli e analisi dei dati. ## Quanto guadagna un Azure Data Scientist? Tuttavia, non esiste un parametro specifico che possa misurare il potenziale di guadagno di qualcuno. Questi dati vengono raccolti da vari sondaggi o retribuzioni segnalate su alcuni portali di reclutamento. La tua remunerazione sarà determinata dalle dimensioni e dal tipo di azienda per cui lavori, dall'importo del finanziamento che sono disposti a dedicarti e da molti altri criteri. Dipende anche dalla tua esperienza, esperienza, avanzamento professionale e quanti soldi sono significativi per te. Diamo un'occhiata alle statistiche. Secondo Glassdoor, il reddito medio annuo della scienza dei dati è di $ 112.000. Infatti ha osservato una retribuzione media di $ 120.000, mentre PayScale ha uno stipendio medio di $ 95.000. Questi dati probabilmente non sono accurati, ma puoi estrarre un'idea di quanto puoi guadagnare. ## Come posso ottenere la certificazione Microsoft: Azure Data Scientist Associate? Questo certificato è solo un esame di distanza. Se sei abbastanza motivato da ottenere questo certificato e andare avanti con lo stesso, tutto ciò che devi fare è qualificare l'esame DP-100. Progettare e implementare una soluzione di data science su Azure è pieno di questo esame. Oltre a questo esame, questo certificato può essere ottenuto da coloro che sono entusiasti di portare un cambiamento nella propria vita diventando un professionista della scienza dei dati. ## Cos'è l'esame Azure DP-100? Progettare e implementare una soluzione di data science su Azure (Azure DP-100) è lo shortcode per l'esame. I candidati che nutrono un genuino interesse per la scienza dei dati sono idonei per questo esame. Gli aspiranti studiano una varietà di funzionalità pratiche di Azure mentre studiano per questo test. Durante la preparazione per questo esame, imparerai a eseguire tutte le attività e le attività relative alla scienza dei dati di Azure. Le attività includono modelli, esperimenti di tracciamento e molti altri se hai preparato a fondo tutti i moduli d'esame. La credenziale DP-100 consente inoltre ai lavoratori IT di specializzarsi nella scienza dei dati, in particolare quando si tratta di eseguire carichi di lavoro di machine learning su Microsoft Azure. Ciò comprende la creazione e l'implementazione di ambienti di lavoro impeccabili ed efficienti per condurre esperimenti sui dati. Anche i modelli di machine learning (ML) vengono aggiornati, addestrati e gestiti in questo framework. L'obiettivo principale di questo esame è valutare l'efficienza del candidato. Puoi preparare i tuoi preparativi in base alla percentuale di ponderazione segregata dei moduli significativi come elencato di seguito, gestire le risorse di machine learning in Azure (25-30%) condurre esperimenti e addestramento del modello (20-25%) sviluppare e implementare soluzioni di machine learning (35 –40%) Usa responsabilmente il machine learning (5–10%). ## Quali sono i prerequisiti per DP-100? Chiunque sia interessato a perseguire una carriera nella scienza dei dati dovrebbe avere una conoscenza preliminare delle materie, tra cui informatica, tecnologia dell'informazione o qualsiasi altro argomento correlato. Ci sono anche ulteriori vantaggi per coloro che hanno una conoscenza completa della progettazione di R Software. Microsoft suggerisce che una precedente esperienza con Azure può aiutarti a qualificarti facilmente. Qualsiasi organizzazione preferirà un candidato con forti capacità comunicative e la capacità di operare in un gruppo. Data - Scientist - Associate sarà un membro di diversi team disciplinari per affrontare tutte le questioni etiche, di riservatezza e di autorità in qualsiasi accordo. Di conseguenza, non appena vai avanti, assicurati di essere completamente preparato con queste abilità. Fornisci le tue competenze trasversali se vuoi andare lontano in questo campo. ## Informazioni sul modello di esame di DP-100 Fondamentalmente, questo esame consiste in 60-80 domande a cui dovrebbe essere data risposta in 180 minuti. La domanda sarà sotto forma di domanda a scelta multipla, risposte multiple e altre. Ci saranno domande di laboratorio o domande basate su casi di studio per valutare la tua efficacia pratica su questi argomenti. Poiché si tratta di un esame supervisionato, richiede una preparazione approfondita. La quota di iscrizione per questo esame è di $ 165. L'esame può essere sostenuto in qualsiasi lingua a tuo piacimento. Le opzioni di lingua disponibili sono inglese, giapponese, cinese (semplificato), coreano, tedesco, cinese (tradizionale), francese, spagnolo, portoghese (Brasile), russo, arabo (Arabia Saudita), italiano, indonesiano, ecc. esame a vostro piacimento. Si consiglia di sostenere l'esame quando si è ben preparati. Per qualificarti per l'esame, devi ottenere un punteggio minimo di 700 su una scala da 100 a 1000. Il fallimento di un tentativo non deve essere considerato uno sfortunato incidente perché puoi ritentare l'esame dopo 24 ore. Se desideri iniziare o dare le ali alla tua carriera, la certificazione DP-100 Azure Data Scientist Associate è il primo passo per ottenere il lavoro dei tuoi sogni. Un esperto nel mondo del business IT che lavora con strumenti e applicazioni di Data Science può affinare le proprie competenze con questa certificazione e sarai anche in grado di applicare questi sistemi e applicazioni ad altri campi simili. ## Una guida dettagliata sul programma del DP-100 Come discusso in precedenza, l'esame copre quattro moduli principali, inclusi molti argomenti secondari. Ogni modulo è stato descritto con tutti i sottoargomenti seguenti. Gestire le risorse di Azure per il machine learning (25-30%). Creare un'area di lavoro di Azure Machine Learning: creare un'area di lavoro di Azure Machine Learning, configurare le impostazioni dell'area di lavoro, gestire un'area di lavoro tramite Azure Machine Learning Studio, gestire i dati in un'area di lavoro di Azure Machine Learning, selezionare le risorse di archiviazione di Azure, registrare e gestire archivi dati, creare e gestire set di dati Gestire il calcolo per gli esperimenti in Azure Machine Learning: determinare le specifiche di calcolo appropriate per un carico di lavoro di addestramento, calcolare gli obiettivi per gli esperimenti e il training, configurare le risorse di calcolo associate, inclusi Azure Databricks, monitorare l'utilizzo del calcolo, implementare la sicurezza e il controllo degli accessi in Azure Machine Learning, determinare accedere ai requisiti e mappare i requisiti ai ruoli predefiniti - creare ruoli personalizzati - gestire l'appartenenza al ruolo - gestire le credenziali tramite Azure Key Vault Configurare un ambiente di sviluppo di Azure Machine Learning - creare istanze di calcolo - condividere istanze di calcolo - accedere alle aree di lavoro di Azure Machine Learning da altri sviluppare pment ambienti Configurare un'area di lavoro di Azure Databricks: creare un'area di lavoro di Azure Databricks, creare un cluster di Azure Databricks, creare ed eseguire notebook in Azure Databricks, collegare e un'area di lavoro di Azure Databricks a un'area di lavoro di Azure Machine Learning, eseguire esperimenti ed eseguire il training dei modelli (20-25% ) Creare modelli utilizzando Azure Machine Learning Designer: creare una pipeline di addestramento utilizzando Azure Machine Learning designer, inserire i dati in una pipeline di progettazione, utilizzare i moduli di progettazione per definire un flusso di dati della pipeline, utilizzare moduli di codice personalizzati in Designer, eseguire script di addestramento del modello, creare ed eseguire un esperimento usando Azure Machine Learning SDK - configurare le impostazioni di esecuzione per uno script - utilizzare i dati di un set di dati in un esperimento usando Azure Machine Learning SDK - eseguire uno script di training in Azure Databricks per calcolare - eseguire il codice per eseguire il training un modello in un notebook di Azure Databricks Genera metriche da un'esecuzione dell'esperimento - registra le metriche da un'esecuzione dell'esperimento - recupera e visualizza l'esperimento outputs: usa i log per risolvere gli errori di esecuzione degli esperimenti, usa MLflow per tenere traccia degli esperimenti, tieni traccia degli esperimenti in esecuzione in Azure Databricks, usa Automated Machine Learning per creare modelli ottimali, usa l'interfaccia di Automated ML in Azure Machine Learning Studio, usa Automated ML di Azure Machine Learning SDK: selezionare le opzioni di pre-elaborazione, selezionare gli algoritmi da cercare, definire una metrica primaria, ottenere i dati per un'esecuzione di Machine Learning automatizzato, recuperare il modello migliore, ottimizzare gli iperparametri con Azure Machine Learning, selezionare un metodo di campionamento, definire lo spazio di ricerca, definire la metrica principale - definire le opzioni di terminazione anticipata - trovare il modello con valori iperparametrici ottimali C. Distribuire e rendere operative le soluzioni di machine learning (35-40%) Selezionare il calcolo per la distribuzione del modello - considerare la sicurezza per i servizi distribuiti - valutare le opzioni di calcolo per la distribuzione Distribuire un modello come servizio - configurare le impostazioni di distribuzione - distribuire un modello registrato - distribuire un modello addestrato Azure Databricks a un endpoint di Azure Machine Learning: utilizza un servizio distribuito, risolve i problemi del contenitore di distribuzione, gestisce i modelli in Azure Machine Learning, registra un modello con training, monitora l'utilizzo del modello, monitora lo spostamento dei dati, crea una pipeline di Azure Machine Learning per l'inferenza batch, configura un ParallelRunStep - configurare il calcolo per una pipeline di inferenza batch - pubblicare una pipeline di inferenza batch - eseguire una pipeline di inferenza batch e ottenere output - ottenere output da ParallelRunStep Pubblicare una pipeline di progettazione di Azure Machine Learning come servizio Web - creare una risorsa di calcolo di destinazione - configurare un'inferenza pipeline - utilizza un endpoint distribuito Implementa le pipeline usando Azure Machine Learning SDK - crea una pipeline - passa i dati tra i passaggi in una pipeline - esegui una pipeline - monitora le esecuzioni della pipeline Implementa ML responsabile (5-10%) Usa gli esplicatori del modello per interpretare i modelli - selezionare un interprete del modello - generare dati sull'importanza delle caratteristiche Descrivere fairne ss considerazioni per i modelli: valutare l'equità del modello in base alla disparità di previsione, mitigare l'ingiustizia del modello, descrivere le considerazioni sulla privacy per i dati, descrivere i principi della privacy differenziale, specificare i livelli accettabili di rumore nei dati e gli effetti sulla privacy, applicare le pratiche di ML Ops, attivare un Azure Machine Learning pipeline da Azure DevOps - automatizza il riaddestramento del modello in base a nuove aggiunte o modifiche ai dati - refactoring dei notebook in script - implementa il controllo del codice sorgente per gli script Per garantire il successo dell'esame di certificazione Microsoft Planning and Developing a Data Science Solution su Azure, ti consigliamo con un corso di formazione accreditato, completando un foglio di domande pratiche ottenere esperienza pratica scegliere l'esame per delega Vantaggi dell'esame per delega Anche se hai dubbi sulla tua conoscenza o sulla tua efficienza per qualificarti per l'esame, gli esami per delega ti aiuteranno a garantire il successo. ## Alcuni suggerimenti per DP-100 1. Poiché il modello di esame cambia due volte all'anno, si consiglia di esaminare il modello più recente. 2. Sarai meglio preparato se conosci la struttura di qualsiasi esame prima di sostenerlo effettivamente. Saprai cosa aspettarti riguardo alle domande e come dividere il tuo tempo. 3. Inizia con un piano, pianificalo correttamente e assicurati di coprire tutti gli argomenti trattati nell'esame. Dovrai anche rispondere a domande sulla specifica della distribuzione e degli obiettivi di calcolo. - Dovresti avere una preparazione sufficiente per rispondere sia alla teoria che alle domande relative al laboratorio. - Microsoft offre un modello di esame di teoria. Dovrebbero essere letti a fondo. - "Creare e gestire sistemi di apprendimento automatico utilizzando Azure Machine Learning è uno dei principali domini dell'esame. Quindi, dedica il tuo tempo a questo argomento di conseguenza. - Poiché la revisione è fondamentale per qualsiasi esame, si consiglia di ripassare la teoria prima di sostenere questo. Ecco alcuni passaggi che possono essere utilizzati se è necessario coprire tutti gli argomenti in tempo. Queste fasi di preparazione possono essere utilizzate anche in qualsiasi altro esame di certificazione di Microsoft. #### Raccogli le informazioni necessarie per iniziare: piuttosto che visitare blog o articoli sparsi a caso da qualsiasi fonte, raccogli tutte le informazioni necessarie per l'esame sul sito Web ufficiale di Microsoft. Niente può essere più affidabile di questo per preparare il DP-100. Troverai un'analisi dettagliata e completa dell'esame che spiega quali domini saranno coperti dalle domande e ti mostra anche quali argomenti devi affrontare in ogni argomento. #### Inizia a capire da risorse credibili come forum Microsoft e guide allo studio: Microsoft offre oltre 3000 lezioni di apprendimento basate su varie potenziali applicazioni intorno a tutte le competenze necessarie nell'esame DP-100. In alternativa, puoi partecipare a un corso di formazione Koenig DP 100 e ricevere tutti questi strumenti oltre a un tutoraggio esperto. Ciò ti consente di accedere a laboratori interattivi e sessioni di formazione personale 1 a 1 per aiutarti a comprendere più a fondo il materiale di studio. #### Casi di studio d'uso, eventi della vita reale e casi d'uso da apprendere: l'esame di qualificazione DP-100 valuta la conoscenza di un candidato di diversi carichi di lavoro di Microsoft Azure. Ciò richiede una conoscenza approfondita di Azure, sia dal punto di vista filosofico che in termini di usi pratici. Dovresti essere in grado di descrivere ogni prodotto Azure disponibile e come può essere utilizzato in azienda. Questo non dovrebbe essere un ostacolo con un'ampia supervisione e un apprendimento guidato. Questo è solo un altro motivo per impegnarsi in un corso di preparazione all'esame Koenig.4. Esegui il maggior numero possibile di test pratici: conoscere lo schema dell'esame può aiutarti a prepararti per ciò che verrà. Non comprendi solo le domande, ma comprendi anche la prospettiva richiesta nell'impostazione dell'esame. Ti aiuta anche a determinare quali aree necessitano di ulteriore attenzione in modo che tu possa davvero dedicare risorse aggiuntive a quei settori. #### Ripassa tutte le volte che puoi Più pratichi o ripeti qualsiasi abilità, più abile diventerai. Se segui i passaggi precedenti, nessuno può impedirti di qualificarti per l'esame con un buon punteggio. La certificazione Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate è standard per i data scientist di livello intermedio. Richiede tempo e dedizione per prepararsi, ma ne vale la pena. Questo ti allenerà per il futuro, aumenterà il tuo potenziale di guadagno e fornirà conoscenze e abilità tecniche essenziali. Iscriviti oggi stesso a un programma di formazione per fare il primo passo.

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