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Microsoft 資格:Azure データ サイエンティスト アソシエイツ

Azure Data Scientist は、Azure の機械学習技術を適用して、ビジネス上の問題を解決するモデルをトレーニング、評価、および展開します。

必須試験:試験 DP-100

オプションの前提条件:1 試験 | 詳細を確認

スキルの評価

開発環境を定義し準備する

開発環境を選択する

  • デプロイメント環境の制約を評価する
  • システム要件を満たすツールを分析して推奨する
  • 開発環境を選択する

開発環境を設定する

  • Azureデータサイエンス環境を構築する
  • データサイエンス作業環境を構築する

ビジネス問題の定量化

  • 技術的成功指標を定義する
  • リスクを定量化する

モデリング用のデータを準備する

使用可能データセットへデータを変換

  • データ構造を開発する
  • データサンプリング戦略を設計する
  • データ準備フローを設計する

探索的データ分析(EDA)を実行する

  • 視覚分析データをレビューしてパターンを発見し、次のステップを決定する
  • 異常、外れ値、およびその他のデータの不整合を識別する
  • データセットの記述統計量を作成する

データのクレンジングと変化

  • 異常、外れ値、およびその他のデータの不整合を解決する
  • データフォーマットを標準化する
  • データの粒度を設定する

機能エンジニアリングを実行する

特徴抽出を実行する

  • 数値データに対して特徴抽出アルゴリズムを実行する
  • 非数値データに対して特徴抽出アルゴリズムを実行する
  • スケール機能

機能選択を実行する

  • 最適性基準を定義する
  • 特徴選択アルゴリズムを適用する

モデルを開発する

アルゴリズム的アプローチの選択

  • 適切なパフォーマンス指標を決定する
  • 適切なアルゴリズムを実装する
  • 選択したアルゴリズムに固有のデータ準備手順を検討する

データセットを分割する

  • データの性質に基づいて理想的な分割を決定する
  • 分割数を決定する
  • 分割の相対サイズを決定する
  • 分割のバランスがとれていることを確認する

データの不均衡を特定する

  • バランスをとるためにデータセットをリサンプリングする
  • アンバランスを解決するためにパフォーマンス指標を調整する
  • ペナルティを実装する

モデルを訓練する

  • 早期停止基準を選択
  • ハイパーパラメータを調整する

モデルパフォーマンスの評価

  • 評価指標に対するモデルを採点する
  • 交差検定を実施する
  • オーバーフィッティングの特定および対処
  • パフォーマンス結果の根本的な原因を特定する

オプションの前提条件

テクノロジ初心者、あるいは転職について考えている個人に役立つ出発点です。

Microsoft 資格:Azure Fundamentals

Cloudの概念、コアな Azure サービス、Azure の価格とサポート、および Cloud セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、信頼の基礎について理解していることの証明。

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試験 DP-100

試験 DP-100:Azureでデータサイエンスソリューションを設計および実装する

言語:英語

この試験では、開発環境の定義および準備、モデリング用のデータの準備、機能エンジニアリングの実行、モデルの開発という技術的なタスクを遂行する能力を測定します。詳細について.

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値段には、Microsoft Imagine Academyプログラムメンバー、Microsoft Certified Trainers、Microsoft Partner Networkプログラムメンバーのための値引きやプロモーションを反映していない価格は予告なく変更されることがあります。価格には適用されう税は含まれていません。試験の予約をする前に、試験提供者で正確な価格をご確認ください。

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