DP-100 考试：在 Azure 上设计和实施数据科学解决方案

本文将为您提供有关 DP-100 考试的每一个细节。在进入所有关于考试的内容之前，了解这次考试的目的变得至关重要。 ## 为什么选择 Azure 上的数据科学？数据被认为是当今最重要的资产，因为许多大企业都依赖于数据。这些数据可能与产品、服务、客户以及一切可能有关。 IT 行业大量从事与数据有某种关联的各种活动。在 IT（信息技术）或任何其他行业中管理和使用数据时，一些技术流处于领先地位。机器学习、人工智能和数据科学只是其中的几个例子。微软、谷歌、亚马逊等企业、组织或云服务器组织使用数据科学。因此，它决定了数据科学的价值和珍贵。这些组织需要数据科学专家来维护、存储和使用可配置数据，以获得组织的潜在优势。他们任命数据科学家专业人员并支付高薪来满足这一需求。疫情来了，经营管理都变了。每个组织都转换为集中式基础设施、云和按需计算，并迁移到云中。 Azure 也是业界最好的云服务之一。有一条直接的途径可以成为熟练的 Azure 数据专家。通过获得 Microsoft Azure 数据科学助理认证，可以成为一名经过认证的数据科学专业人员。该证书正在全球范围内得到认可，并不断受到该领域新手的关注。 ## Microsoft 认证：Azure Data Scientist Associate 如果您正在寻找一份证书，它不仅可以让您的简历变得可观，而且还有助于进入任何知名企业。要理解这一点，您必须了解我们已经涵盖的行业对数据科学的需求。让我们了解数据科学的工作原理。企业从各种来源收集数据，包括内部工具、程序、应用程序、搜索引擎、浏览器和机器以及社交媒体。这些收集的数据对于任何希望增加收入的商业组织来说都是一笔遗产。公司的各个团队或部门使用这些数据来改善组织。在此过程中，数据科学家可能会遇到开发模型和获取解决方案的困难。 Azure 通过协助将关键数据传输到数据湖来解决这个问题，之后可以使用 Azure 技术（如火花池、数据清洗、模型开发和处理以及数据分析）更改完整的数据库。 ## Azure 数据科学家的收入是多少？虽然，没有具体的参数可以衡量一个人的赚钱潜力。这些数据是从各种调查或某些招聘门户网站上报告的工资中收集的。你的薪酬将取决于你工作的公司的规模和类型、他们愿意为你投入的资金数额以及其他几个标准。它还取决于您的专业知识、经验、专业进步以及多少钱对您来说很重要。让我们来看看统计数据。据 Glassdoor 称，数据科学的平均年收入为 112,000 美元。 Indeed 的平均工资为 120,000 美元，而 PayScale 的平均工资为 95,000 美元。此数据可能不准确，但您可以推断出您可以赚多少钱。 ## 如何获得 Microsoft 认证：Azure Data Scientist Associate？该证书距离考试仅一步之遥。如果你有足够的动力去获得这个证书并继续这样做，你所要做的就是通过 DP-100 考试。在 Azure 上设计和实施数据科学解决方案充满了这个考试。除了这个考试之外，那些满怀热情想要通过成为数据科学专业人士来改变他们的生活的人也可以获得这个证书。 ## 什么是 Azure DP-100 考试？在 Azure 上设计和实施数据科学解决方案 (Azure DP-100) 是考试的简码。对数据科学真正感兴趣的考生有资格参加此考试。考生在备考的同时学习 Azure 的各种实用功能。在备考期间，您将学习执行与 Azure 数据科学相关的所有任务和活动。如果您已彻底准备好所有考试模块，则这些活动包括模型、跟踪实验和许多其他活动。 DP-100 证书还允许 IT 工作者专注于数据科学，尤其是在 Microsoft Azure 上运行机器学习工作负载时。这包括创建和部署无故障且高效的工作环境以进行数据实验。机器学习 (ML) 模型也在该框架下进行升级、训练和管理。该考试的主要目的是评估考生的效率。您可以根据下面列出的重要模块的分离权重百分比进行准备， 管理 Azure 中的机器学习资源 (25–30%) 进行实验和模型训练 (20–25%) 开发和实施机器学习解决方案 (35 –40%) 负责任地使用机器学习 (5–10%)。 ## DP-100 的先决条件是什么？任何有兴趣从事数据科学职业的人都应该具备这些学科的先验知识，包括计算机科学、信息技术或任何其他相关主题。对于那些全面了解 R 软件设计的人来说，还有其他好处。 Microsoft 建议之前使用 Azure 的经验可以帮助您轻松获得资格。任何组织都会喜欢具有较强沟通能力和团队运作能力的候选人。 Data - Scientist - Associate 将成为多个纪律小组的成员，以解决任何和解中的所有道德、保密和权威问题。因此，一旦您继续前进，请确保您已为这些技能做好充分准备。如果您想在这个领域走得更远，请提供您的软技能。 ## 关于 DP-100 的考试模式 基本上，该考试包括 60 到 80 个问题，应该在 180 分钟内回答。问题将采用多项选择题、多项答案等形式。将有实验室问题或基于案例研究的问题来评估您在这些主题中的实际有效性。因为这是监考考试，所以需要充分准备。本次考试的报名费为 165 美元。您可以在方便时以任何语言尝试考试。可用的语言选项有英语、日语、中文（简体）、韩语、德语、中文（繁体）、法语、西班牙语、葡萄牙语（巴西）、俄语、阿拉伯语（沙特阿拉伯）、意大利语、印度尼西亚语等。您可以安排在您方便的时候考试。建议您在准备充分的情况下尝试考试。要获得考试资格，您需要在 100 到 1000 的等级中至少获得 700 分。尝试失败不应被视为不幸事件，因为您可以在 24 小时后再次参加考试。如果您希望开始或拓展您的职业生涯，DP-100 Azure 数据科学家助理认证是获得理想工作的第一步。使用数据科学工具和应用程序的 IT 业务领域专家可以通过此认证提高他们的技能，您还可以将这些系统和应用程序应用于其他类似领域。 ## 关于 DP-100 教学大纲的详细指南 正如我们之前讨论的那样，考试涵盖四个主要模块，包括许多子主题。每个模块都用下面的所有子主题进行了描述。管理用于机器学习的 Azure 资源 (25-30%)。创建 Azure 机器学习工作区 - 创建 Azure 机器学习工作区 - 配置工作区设置 - 使用 Azure 机器学习工作室管理工作区 管理 Azure 机器学习工作区中的数据 - 选择 Azure 存储资源 - 注册和维护数据存储 - 创建和管理数据集管理 Azure 机器学习中的实验计算 - 确定训练工作负载的适当计算规范 - 实验和训练的计算目标 - 配置附加计算资源，包括 Azure Databricks - 监控计算利用率 在 Azure 机器学习中实施安全和访问控制 - 确定访问要求并将要求映射到内置角色 - 创建自定义角色 - 管理角色成员资格 - 使用 Azure Key Vault 管理凭据 设置 Azure 机器学习开发环境 - 创建计算实例 - 共享计算实例 - 从其他人访问 Azure 机器学习工作区开发准备环境 设置 Azure Databricks 工作区 - 创建 Azure Databricks 工作区 - 创建 Azure Databricks 集群 - 在 Azure Databricks 中创建和运行笔记本 - 将 Azure Databricks 工作区链接到 Azure 机器学习工作区 运行实验和训练模型 (20-25%) ) 使用 Azure 机器学习设计器创建模型 - 使用 Azure 机器学习设计器创建训练管道 - 在设计器管道中摄取数据 - 使用设计器模块定义管道数据流 - 在设计器中使用自定义代码模块运行模型训练脚本 -使用 Azure 机器学习 SDK 创建并运行试验 - 配置脚本的运行设置 - 使用 Azure 机器学习 SDK 在试验中使用数据集 - 在 Azure Databricks 上运行训练脚本进行计算 - 运行代码进行训练Azure Databricks 笔记本中的模型从实验运行生成指标 - 从实验运行记录指标 - 检索和查看实验输出 - 使用日志解决实验运行错误 - 使用 MLflow 跟踪实验 - 跟踪在 Azure Databricks 中运行的实验 使用自动机器学习创建最佳模型 - 使用 Azure 机器学习工作室中的自动 ML 界面 - 使用 Azure 机器学习中的自动 ML SDK - 选择预处理选项 - 选择要搜索的算法 - 定义主要指标 - 获取自动 ML 运行的数据 - 检索最佳模型使用 Azure 机器学习调整超参数 - 选择采样方法 - 定义搜索空间 - 定义主要指标 - 定义提前终止选项 - 找到具有最佳超参数值的模型 C. 部署和实施机器学习解决方案 (35-40%) 为模型部署选择计算 - 考虑部署服务的安全性 - 评估部署的计算选项 部署模型即服务 - 配置部署设置 - 部署注册模型 - 部署训练有素的模型Azure Databricks 到 Azure 机器学习端点 - 使用已部署的服务 - 解决部署容器问题 在 Azure 机器学习中管理模型 - 注册经过训练的模型 - 监控模型使用情况 - 监控数据漂移- 为批量推理管道配置计算 - 发布批量推理管道 - 运行批量推理管道并获取输出 - 从 ParallelRunStep 获取输出 将 Azure 机器学习设计器管道发布为 Web 服务 - 创建目标计算资源 - 配置推理管道 - 使用已部署的端点 使用 Azure 机器学习 SDK 实施管道 - 创建管道 - 在管道中的步骤之间传递数据 - 运行管道 - 监控管道运行 实施负责任的 ML (5-10%) 使用模型解释器解释模型- 选择模型解释器 - 生成特征重要性数据 Describe fairne模型的 ss 注意事项 - 基于预测差异评估模型公平性 - 减轻模型不公平性 描述数据的隐私注意事项 - 描述差异隐私的原则 - 指定可接受的数据噪声水平和对隐私的影响 应用 ML Ops 实践 - 触发 Azure 机器学习来自 Azure DevOps 的管道 - 基于新数据添加或数据更改自动进行模型重新训练 - 将笔记本重构为脚本 - 对脚本实施源代码控制 为了确保在 Microsoft Planning and Developing a Data Science Solution on Azure 认证考试中取得成功，我们建议您去通过认可的培训课程，完成练习题 获得实践经验 选择代理考试## DP-100 的一些tips 1. 由于考试模式每年变化两次，所以建议大家考最新的模式。 2. 如果您在实际参加任何考试之前熟悉任何考试的结构，您将会做好更好的准备。你会知道关于问题的期望以及如何分配你的时间。 3. 从计划开始，合理安排时间，确保涵盖考试中涵盖的所有主题。您还需要解决有关指定部署和计算目标的问题。 - 你应该有足够的准备来回答理论和实验室相关的问题。 - 微软提供理论考试模板。他们应该被彻底阅读。 - '使用 Azure 机器学习构建和操作机器学习系统是考试的主要领域之一。因此，相应地把你的时间花在这个话题上。 - 因为复习对任何考试都至关重要，所以建议您在参加这门考试之前复习一下理论。如果您需要按时涵盖所有主题，可以采用以下几个步骤。这些准备步骤也可以用于微软的任何其他认证考试。 #### 收集开始考试所需的信息：与其访问来自任何来源的随机分散的博客或文章，不如在 Microsoft 官方网站上收集考试所需的所有信息。准备 DP-100 时，没有比这更值得信赖的了。您会找到详细的完整考试细目，解释问题将涵盖哪些领域，它还会向您显示每个主题中需要解决的主题。 #### 从 Microsoft 论坛和学习指南等可靠资源开始理解：Microsoft 提供了 3000 多个学习课程，这些课程基于 DP-100 考试中所有必要技能的各种潜在应用。或者，您可以参加 Koenig DP 100 培训课程并获得所有这些工具以及经验丰富的指导。这使您可以访问交互式实验室和一对一的个人培训课程，以帮助您更透彻地掌握学习材料。 #### 使用案例研究、真实事件和用例来学习：DP-100 资格考试评估考生对不同 Microsoft Azure 工作负载的了解。这需要在哲学上和实际用途方面对 Azure 有透彻的了解。您应该能够描述每个可用的 Azure 产品以及如何在公司中使用它。这不应该成为广泛监督和指导学习的障碍。这只是参加 Koenig 考试准备课程的另一个原因。4。尽可能多地进行练习测试：了解考试模式可以帮助您为即将到来的考试做好准备。您不仅理解了问题，还理解了考试环境中所需的视角。它还可以帮助您确定哪些领域需要额外关注，以便您真正可以将额外资源投入到这些领域。 #### 尽可能多地复习 练习或重复任何技能的次数越多，您就会越熟练。如果您按照上述步骤操作，没有人能阻止您以高分获得考试资格。 Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate 认证是中级数据科学家的标准认证。准备需要时间和奉献精神，但这是值得的。这将为您提供面向未来的培训，增加您的收入潜力，并提供必要的技术知识和能力。今天就报名参加培训计划，迈出第一步。