Durchführungsgarantie
Jede Schulung findet statt: maximale Planungssicherheit für Ihr Team.
4 Tage | Nächster Termin am 14. - 17.04.2026 & 12 weitere | Bundesweit oder Live-Online
4.8 / 12 Bewertungen | 55 zufriedene Teilnehmende
EU AI Act-konform: Praxisnahe Schulungen für sicheren, rechtskonformen und zukunftssicheren Einsatz
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In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie, wie Sie moderne Machine-Learning-Lösungen mit den Azure Data Services entwickeln, trainieren und bereitstellen. Nach einem Überblick über die wichtigsten Azure-Dienste für Data Science tauchen Sie tief in den Azure Machine Learning Service ein und erfahren, wie sich komplette Data-Science-Pipelines automatisieren lassen.
Das Training konzentriert sich auf die Azure-Umgebung und vermittelt keine grundlegende Einführung in Data-Science-Konzepte. Gleichzeitig dient es als optimale Vorbereitung auf die Prüfung DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure, die zur Zertifizierung Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate führt.
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Data Scientists, die über solide Kenntnisse in Python sowie gängigen Machine-Learning-Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch oder TensorFlow verfügen und ML-Lösungen in der Cloud entwickeln und betreiben möchten. -
Kursinhalte
Erste Schritte mit Azure Machine Learning
- Bereitstellung und Verwaltung eines Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
- Nutzung des Azure ML Studios, des SDKs, Visual Studio Code und Jupyter Notebooks
Visuelle Tools für Machine Learning
- Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML
- Einsatz des Azure Machine Learning Designers zur Modellierung ohne Code
Experimente und Modelltraining
- Vorbereitung von Daten und Training von ML-Modellen<
- Registrierung und Verwaltung trainierter Modelle
Arbeiten mit Daten
- Erstellung und Verwaltung von Datenspeichern und Datensätzen
- Integration in Trainings- und Experimentier-Workflows
Compute-Ressourcen in Azure
- Einrichten und Verwalten von Rechenzielen für skalierbare ML-Experimente
- Verwaltung von Umgebungen für konsistente Ausführungen
ML-Pipelines orchestrieren
- Aufbau zusammenhängender Workflows für ML Ops
- Veröffentlichung und Betrieb von Pipelines in Azure
Bereitstellen und Nutzen von Modellen
- Implementierung von Echtzeit- und Batch-Inferenzlösungen
- Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD)
Optimierung von Modellen
- Hyperparameter-Tuning für maximale Modellgenauigkeit
- Einsatz von AutoML für skalierbare Experimente
Verantwortungsbewusstes Machine Learning
- Schutz der Privatsphäre und Einhaltung ethischer Standards
- Methoden zur Sicherstellung von Fairness und Modellinterpretierbarkeit
Überwachung produktiver Modelle
- Nutzung von Application Insights für Modell-Monitoring
- Erkennung von Datenverschiebungen und Performanceabweichungen
Tipp: Empfohlene Trainingsdauer für alle Kursinhalte:1 - 2 Personen: 3 Tage - 4 Tage3 - 8 Personen: 4 Tage -
Voraussetzungen
- Eine gültige Azure Fundamentals-Zertifizierung
- Verständnis für Data-Science-Workflows, Datenaufbereitung, Modelltraining und -evaluation
- Praxis im Umgang mit Python und Bibliotheken wie pandas, scikit-learn, matplotlib und seaborn
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Ablauf & Organisation
Unterrichtszeiten
jeweils von 9.00 Uhr - 16.00 Uhr (8 x 45 Minuten)
Lernformate
Präsenz-Schulung: In modernen medienreich-Schulungsräumen an 24 Standorten in Deutschland & Österreich.
oder
Live-Online-Schulung Ortsunabhängig lernen – Anfahrt sparen, Zeit gewinnen, bequem im digitalen Klassenraum mit Live Trainer:in.
Kleine Gruppengröße
In offenen Schulungen max. 8 Teilnehmende – für intensives Arbeiten, individuelle Betreuung und maximalen Lernerfolg.
Praxisnah lernen
„Aus der Praxis für die Praxis“ – mit vielen Übungen, Beispielen und persönlichem Feedback durch erfahrene Trainer:innen.
Aktuelle Software
Wir schulen in der jeweils aktuellen Version – auf Wunsch auch in älteren Versionen, passend zu Ihrer Arbeitsumgebung.
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Ihre Vorteile & Gruppenrabatte
Durchführungsgarantie
Jede gelistete Schulung wird garantiert durchgeführt.
Zufriedenheitsgarantie
Gefällt es am ersten Kurstag nicht? Kostenfrei in einen Alternativkurs wechseln.
Qualitätsgarantie
Jede Schulung wird systematisch evaluiert – wir verbessern kontinuierlich anhand von Teilnehmerfeedback.
Keine Vorkasse
Rechnungsstellung erst nach erfolgreicher Durchführung.
Flexible Umbuchung
Terminwechsel auf Anfrage – wir finden die kundenfreundlichste Lösung.
Komfortable Online-Teilnahme
Live-Support bei Technikfragen – vor Kursstart und während des Trainings.
Gruppenrabatt
Sparen Sie bis zu 50 %, wenn Sie mehrere Teilnehmende zu derselben Schulung anmelden.
Profitieren Sie von unseren Gruppenrabatten für offene und individuelle Schulungen. -
Förderung
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung über KOMPASS beantragen.
Alle Details und Voraussetzungen finden Sie auf dieser Infoseite. (Link zu: https://www.esf.de/portal/DE/ESF-Plus-2021-2027/Foerderprogramme/bmas/kompass.html)
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Individuelle Schulungen
Wir bieten dieses Seminar auch als Firmenschulung und Inhouse-Schulung maßgeschneidert nach Ihren Anforderungen an.
Ihre Vorteile
Inhalte nach Bedarf
Wir richten die Lernziele exakt an Ihren Zielen aus.
Flexible Dauer & Termine
Genau nach Ihren Anforderungen.
Wunsch-Ort
Inhouse bei Ihnen, Live-Online oder bundesweit in unseren Schulungsräumen.
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Kundenbewertungen
- 25 Jahre Erfahrung
- über 100.000 zufriedene Teilnehmende
- über 5.000 Unternehmen.
- Bei eKomi mit 5 Sternen als „Exzellent“ ausgezeichnet.
- 25 Jahre Erfahrung
DP-100: Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure (DP-100T01-A)
Präsenz- & LIVE-Online
Wählen Sie Ihre Schulungsform:
Individuelles Training in den modernen medienreich-Schulungsräumen.
Buchen ohne Risiko:
- Teamvorteil: -25 % ab 3 Personen
- Garantierte Durchführung
- Zufriedenheitsgarantie
- Keine Vorkasse - Rechnung erst nach erfolgreicher Durchführung des Seminars.
