0800 - 5777 333
Rückruf-Service
training@pc-college.de
Login
Seminarkorb

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate - bundesweite Kurse oder als Live Online Training

Deutscher Bildungsaward 2025 / 2026 für PC-COLLEGE

Kandidaten für die Zertifizierung analysieren die Häufigkeit von Unternehmensproblemen. Sie erstellen, konfigurieren und verwalten Azure Arbeitsbereiche für maschinelles Lernen mithilfe des Azure Machine Learning Studio.

Azure Data Scientist trainieren, verwalten und optimieren entwickelte Modelle und führen entsprechenden Experimente durch. Sie entwickeln Lernmodelle mithilfe des Azure Machine Learning Designers und Azure Machine Learning Service, setzen diese ein und überwachen den Ablauf der automatisierten Modellschulungsprozesse.

Zum Erlangen dieser Zertifizierung benötigen Sie eine Prüfung:
Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Exzellent

4,8/5
Schnitt ermittelt aus
504 Bewertungen der letzten 12 Monate
Ekomi Auszeichnung

Bildungspartner seit 1985


PC-COLLEGE - Seit über 40 Jahren vertrauen Unternehmen und Fachkräfte auf unsere Erfahrung in der IT-Weiterbildung.

Bild 40 Jahre PC-COLLEGE Seminare

Themenliste

Ihre Auswahl: Azure Data Scientist Associate

Treffer: 1 Kurs

Wer wird Azure Data Scientist Associate?

Die Zertifizierung Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate richtet sich an Data Scientists, die Machine-Learning-Workloads auf Azure entwickeln und betreiben. Das Aufgabenprofil umfasst die gesamte ML-Lösungspipeline: von der Datenaufnahme und -aufbereitung über Modelltraining und -optimierung bis zur Bereitstellung und Überwachung im Produktivbetrieb. Die Zertifizierung wird über die Prüfung DP-100 erworben.

Was lerne ich im DP-100 Vorbereitungskurs?

Im Kurs DP-100T01 – Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure (ZC6, 4 Tage) erlangen Sie die wichtigsten Kenntnisse für die Entwicklung von Machine Learning Lösungen durch die Verwendung von Azure Services. Inhalte sind die Planung und Einrichtung einer Machine-Learning-Arbeitsumgebung, die Datenaufnahme und -aufbereitung, das Training und die Optimierung von Modellen, das Bereitstellen und Verwalten produktiver ML-Lösungen sowie das Überprüfen, Verwalten und Bereitstellen von Modellen – mit Fokus auf den Azure Machine Learning-Arbeitsbereich, Compute-Ressourcen und ML-Pipelines.

Azure Data Scientist Schulung bei PC-COLLEGE

Unsere DP-100 Schulung hat folgende Schwerpunkte:

  • Viertägiger Vorbereitungskurs auf die Prüfung DP-100
  • Arbeiten mit dem Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und ML-Pipelines
  • Abdeckung des gesamten ML-Lebenszyklus: Datenaufbereitung, Training, Bereitstellung und Überwachung
  • Praxisnahe Vermittlung anhand des Azure Machine Learning-Studios
  • Wahlweise als Präsenzschulung oder als Live-Online-Training

Trainer mit Machine-Learning-Praxis

Unsere Trainerinnen und Trainer bringen Praxiserfahrung aus ML-Projekten auf Azure mit. Sie vermitteln sowohl die Prüfungsthemen als auch Best Practices für den Produktionsbetrieb von ML-Modellen.

Ihr Zertifikat zum Abschluss

Nach dem Kurs erhalten Sie ein PC-COLLEGE Teilnahmezertifikat, das die vermittelten Inhalte bescheinigt. Im Preis inbegriffen sind das Kursmaterial sowie Getränke und Pausenverpflegung. Die offizielle Microsoft-Zertifizierung DP-100 legen Sie separat ab; Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

Standorte für Ihre DP-100 Schulung

Sie erreichen uns mit dem Kurs an unseren bundesweiten Standorten in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Der Kurs ist zusätzlich als Live-Online-Training verfügbar.

Zahlen, die Vertrauen schaffen - überzeugen Sie sich selbst.

234.652
Teilnehmende
906
Seminarthemen
97.986
Durchgeführte Seminare
Ekomi Auszeichnung
4,8/5
10.639
eKomi Bewertungen

Cookie – Einstellungen

Wir freuen uns über Ihren Besuch auf unserer Webseite. Der Schutz Ihrer personenbezogenen Daten ist uns sehr wichtig. Wir setzen Cookies ein, um die Nutzerfreundlichkeit unserer Webseite zu verbessern. Entscheiden Sie selbst, welche Cookie-Kategorien Sie zulassen möchten. Weitere Informationen finden Sie in unseren Datenschutzhinweisen.


Impressum