Prüfung
70-774

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  • Veröffentlicht:
    Dienstag, 14. Februar 2017
  • Sprachen:
    Englisch
  • Zielgruppen:
    Datenwissenschaftler
  • Technologie:
    Azure Machine Learning, Bot Framework, Cognitive Services
  • Anrechnung für Zertifizierung:
    MCP, MCSA, MCSE

Führen Sie Cloud Data Science mit Azure Machine Learning durch


* Die Preise berücksichtigen keine Werbeangebote oder reduzierten Preise für Programmmitglieder der Microsoft Imagine Academy , Microsoft zertifizierte Trainer und Programmmitglieder des Microsoft-Partnernetzwerks. Preise können sich ohne vorherige Ankündigung ändern. In den Preisen sind keine Steuern enthalten. Bitte lassen Sie sich die genauen Preise vom Prüfungsanbieter bestätigen, bevor Sie sich für die Teilnahme anmelden.

Mit Wirkung zum 1. Mai 2017 wird die bestehende Stornierungsrichtlinie in vollem Umfang durch die folgende Richtlinie ersetzt: Die Stornierung oder Neuterminierung Ihrer Prüfung innerhalb von 5 Werktagen nach der registrierten Prüfungszeit ist kostenpflichtig. Wenn Sie Ihre Prüfungstermine nicht enhalten oder nicht neu vereinbaren oder Ihren Termin mindestens 24 Stunden vor Ihrem vereinbaren Termin stornieren, verfällt Ihre gesamte Prüfungsgebühr.

Bewertete Fähigkeiten

Mit dieser Prüfung werden Ihre Fähigkeiten bei der Ausführung der unten aufgeführten technischen Aufgaben bewertet. Sehen Sie sich Video-Tutorials zu den variety of question types in Microsoft-Prüfungen an.

Bitte beachten Sie, dass sich die Prüfungsfragen auf die Themen in den nachfolgenden Aufzählungen beziehen, jedoch nicht darauf beschränkt sind.

Haben Sie Feedback zur Relevanz der Fähigkeiten, die in dieser Prüfung bewertet werden? Bitte senden Sie Ihre Kommentare an Microsoft. Sämtliches Feedback wird überprüft und gegebenenfalls unter Beibehaltung der Gültigkeit und Zuverlässigkeit des Zertifizierungsprozesses umgesetzt. Beachten Sie, dass Microsoft nicht direkt auf Ihr Feedback reagiert. Wir schätzen Ihre Anregungen zur Gewährleistung der Qualität des Microsoft-Zertifizierungsprogramms.

Wenn Sie Bedenken zu spezifischen Fragen innerhalb dieser Prüfung haben, reichen Sie bitte eine exam challenge.

Wenn Sie weitere Fragen oder Feedback zu Microsoft Certification Exams oder das Zertifizierungsprogramm, zur Registrierung oder Promotionen haben, wenden Sie sich bitte an Ihre Regional Service Center.

Bereiten Sie Daten für die Analyse in Azure Machine Learning und Export von Azure Machine Learning vor
  • Import und Export von Daten zum und vom Azure Machine Learning
    • Import und Export von Daten zu und von der Azure Blob Speicherung, Import und Export von Daten zu und von der Azure SQL Datenbank, Import und Export von Daten über Hive Queries, Import von Daten aus einer Website, Import von Daten aus SQL vor Ort
  • Daten erfassen und zusammenfassen
    • Erstellen Sie univariate Zusammenfassungen, erstellen Sie multivariate Zusammenfassungen, visualisieren Sie univariate Verteilungen, verwenden Sie vorhandene Microsoft R- oder Python-Notebooks für benutzerdefinierte Zusammenfassungen und benutzerdefinierte Visualisierungen, verwenden Sie Zip-Archive, um externe Pakete für R oder Python zu importieren
  • Daten für Azure Machine Learning bereinigen
    • Wenden Sie Filter an, um einen Datensatz auf die gewünschten Zeilen zu beschränken, identifizieren und adressieren Sie fehlende Daten, identifizieren und adressieren Sie Ausreißer, entfernen Sie Spalten und Zeilen von Datensätzen
  • Führen Sie Feature Engineering durch
    • Führen Sie mehrere Datensätze nach Zeilen oder Spalten in einem einzigen Datensatz nach Spalten zusammen, führen Sie mehrere Datensätze nach Zeilen oder Spalten in einem einzigen Datensatz nach Zeilen zusammen, fügen Sie Spalten, die Kombinationen aus anderen Spalten zusammen, wählen Sie manuell aus und konstruieren Sie Merkmale für die Modellschätzung, wählen Sie automatisch aus und konstruieren Sie Funktionen zur Modellschätzung, verringern Sie die Dimensionen von Daten durch die Hauptkomponentenanalyse (PCA), verwalten Sie variable Metadaten, wählen Sie standardisierte Variablen basierend auf einer geplanten Analyse aus
Entwickeln Sie maschinelle Lernmodelle
  • Wählen Sie einen geeigneten Algorithmus oder eine entsprechende Methode aus
    • Wählen Sie einen geeigneten Algorithmus für die Vorhersage von endgültigen Etikettendaten aus, wählen Sie einen geeigneten Algorithmus für beaufsichtigte versus unbeaufsichtigte Szenarien aus, identifizieren Sie, wann Sie R versus Python Notebooks auswählen, kennzeichnen Sie einen geeigneten Algorithmus für die Gruppierung von nicht markierten Daten, kennzeichnen Sie einen geeigneten Algorithmus für die Klassifizierung von Etikettendaten, wählen Sie ein geeignetes Ensemble
  • Initialisieren und trainieren Sie passende Modelle
    • Stellen Sie Hyperparameter manuell ein; stellen Sie Hyperparameter automatisch ein; Teilen Sie Daten in Schulungen und Test-Datensätze auf, einschließlich der Verwendung von Routinen für Cross-Validierung; bauen Sie ein Ensemble mit der Stapelmethode auf
  • Validieren Sie Modelle
    • Erfassen und werten Sie Modelle aus, wählen Sie geeignete Evaluierungsmetriken für das Clustering aus, wählen Sie geeignete Evaluierungsmetriken für die Klassifizierung aus, wählen Sie geeignete Evaluierungsmetriken für die Regression aus, verwenden Sie Evaluierungsmetriken zur Auswahl von Maschinen-Lernmodellen, vergleichen Sie Ensemble-Metriken mit Basismodellen
Operationalisieren und verwalten Sie Azure Machine Learning Services
  • Stellen Sie Modelle mit Hilfe von Azure Machine Learning bereit
    • Veröffentlichen Sie ein Modell, das sich innerhalb von Azure Machine Learning entwickelt hat, veröffentlichen Sie eine extern entwickelte Scoring-Funktion mit einem Azure Machine Learning-Paket, verwenden Sie Web-Service-Parameter, erstellen und veröffentlichen Sie ein Empfehlungsmodell, erstellen und veröffentlichen Sie ein Sprachverständnismodell
  • Verwalten Sie Azure Machine Lernprojekte und Arbeitsbereiche
    • Erstellen Sie Projekte und Experimente, fügen Sie einem Projekt Bewertungen hinzu, erstellen Sie neue Arbeitsbereiche, laden Sie Benutzern zu einem Arbeitsbereich ein, schalten Sie zwischen verschiedenen Arbeitsbereichen um, erstellen Sie ein Jupyter-Notebook, das auf einen Zwischendatensatz verweist
  • Verwenden Sie Azure Machine Lernmodelle
    • Verbinden Sie sich mit einem veröffentlichten Machine Learning Web Service, verbrauchen Sie ein veröffentlichtes Machine Learning-Modell, das programmgesteuert einen Batch-Ausführungsdienst einsetzt, verbrauchen Sie ein veröffentlichtes Machine Learning-Modell, das programmgesteuert einen Request-Response-Service einsetzt, interagieren Sie mit einem veröffentlichten Machine Learning-Modell mit Hilfe von Microsoft Excel, veröffentlichen Sie Modelle auf dem Markt
  • Verwenden Sie beispielhafte Cognitive Services APIs
    • Verwenden Sie Vision-APIs, um Bilder zu verarbeiten, verwenden Sie Wissens-APIs, um Empfehlungen zu erstellen
Verwenden Sie andere Dienstleistungen für Maschinelles Lernen
  • Erstellen und verwenden Sie neuronale Netzwerke mit dem Microsoft Cognitive Toolkit
    • Verwenden Sie die N-Serie VMs zur GPU-Beschleunigung, bauen und trainieren Sie ein dreischichtiges Feed-Forward-Neuronennetzwerk, bestimmen Sie, wann ein Neuronennetzwerk implementiert werden soll
  • Optimieren Sie die Entwicklung durch die Nutzung vorhandener Ressourcen
    • Klonen Sie Template-Experimente von der Cortana Intelligence Gallery, verwenden Sie Cortana Intelligence Quick Start, um Ressourcen bereitzustellen, verwenden Sie eine Datenwissenschaft-VM für eine effiziente Entwicklung
  • Führen Sie die Datenwissenschaften auf Höhe von HDInsights durch
    • Stellen Sie den entsprechenden HDI-Clustertyp bereit, führen Sie eine explorative Datenanalyse unter Verwendung von Spark SQL durch, erstellen und verwenden Sie Machine Learning-Modelle mit Spark auf HDI, erstellen und verwenden Sie Machine Learning-Modelle mit MapReduce, erstellen und verwenden Sie Machine Learning-Modelle mit dem Microsoft R-Server
  • Führen Sie Datenbank-Analytics mit dem SQL Server R Services aus
    • Stellen Sie einen SQL-Server 2016 Azure VM bereit, konfigurieren Sie den SQL-Server, um die Ausführung von R-Skripten zu ermöglichen, führen Sie R-Skripte innerhalb von T-SQL-Anweisungen aus

Optionen für die Vorbereitung

Online-Schulung
Ausbildergeführte Schulung
Bücher

Exam Ref 70-774 Perform Cloud Data Science mit Azure Machine Learning
Veröffentlicht: Dienstag, 27. Februar 2018

Direkt von Microsoft kommend, ist diese Exam Ref der offizielle Studienleitfaden für die Microsoft 70-774 Perform Cloud Data Science mit Azure Machine Learning Zertifizierungsprüfung, die zweite von zwei Prüfungen, die für die MCSA : Machine Learning Zertifizierung erforderlich ist. Exam Ref Bücher sind offizielle Microsoft Exam Refen, die sich auf die kritischen Fähigkeiten und Kenntnisse konzentrieren, die von Microsoft Zertifizierungsprüfungen gemessen werden. Exam Ref Bücher decken alle Fähigkeiten ab, die bei einer bestimmten Microsoft-Zertifizierungsprüfung gemessen wurden. Zielgruppe ist der IT-Profi oder Entwickler, der über praktische Produkterfahrung verfügt und sich auf die Zertifizierung vorbereitet.

Dieses Buch beim Microsoft Press Store kaufen

Microsoft Press Bücher und eBooks können innerhalb von 90 Tagen nach Erscheinen des Buches vorbestellt werden.

Wer sollte diese Prüfung ablegen?

Kundidaten für diese Prüfung sind Datenwissenschaftler oder Analysten, die Azure Cloud Services nutzen, um intelligente Lösungen zu erstellen und einzusetzen. Die Kundidaten haben ein gutes Verständnis von Azure-Datendiensten und Machine Learning und sind mit gängigen Datenwissenschaftsprozessen, wie Filterung und Transformation von Datensätzen, Modellschätzungen und Modellauswertung vertraut.

Kundidaten für diese Prüfung sollten Erfahrung darin haben, effektive APIs für Wissensintelligenz zu veröffentlichen.

Weitere Informationen zu Prüfungen

Auf eine Prüfung vorbereiten

Wir empfehlen, dass Sie diesen Leitfaden zur Prüfungsvorbereitung komplett durchlesen und sich mit den Ressourcen auf dieser Website vertraut machen, bevor Sie Ihren Prüfungstermin festlegen. In der Microsoft Certification exam overview finden Sie Informationen über die Registrierung, Videos zu typischen Prüfungsfragenformaten und anderen Ressourcen zur Vorbereitung. Informationen zu Prüfungsrichtlinien und Bewertung finden Sie in den Microsoft Certification exam policies and FAQs.

Hinweis

Dieser Leitfaden für die Vorbereitung kann jederzeit ohne vorherige Ankündigung und nach eigenem Ermessen von Microsoft geändert werden. Microsoft-Prüfungen enthalten unter Umständen adaptive Testtechnologien und Simulationen. Microsoft gibt nicht das Format vor, in dem Prüfungen dargestellt werden. Bitte verwenden Sie diesen Leitfaden für die Vorbereitung auf die Prüfung, unabhängig von deren Format. Um Sie bei der Vorbereitung auf die Prüfung zu unterstützen, empfiehlt Microsoft, dass Sie praktische Erfahrungen mit dem Produkt sammeln und die angegebenen Trainingsressourcen verwenden. Diese Ausbildungsressourcen decken nicht unbedingt alle der im Abschnitt „Bewertete Fähigkeiten“ aufgeführten Themen ab.