DP-3014 Training: Implementieren einer Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks (DP-3014-A)
Offizielles Microsoft Training: ML-Modelle auf Spark-Daten trainieren, bewerten und mit MLflow für den produktiven Einsatz vorbereiten
- ML-Workflows mit Azure Databricks
- Spark-Cluster und Notebooks nutzen
- Modelle mit MLflow verwalten
- 1 Tag
- Aufbau
- Online
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- ML-Workflows mit Azure Databricks
- Spark-Cluster und Notebooks nutzen
- Modelle mit MLflow verwalten
- Hyperparameter mit Hyperopt optimieren
- AutoML-Experimente umsetzen
- Deep Learning mit PyTorch einordnen
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- Data Scientists mit Aufgaben in Cloud-basierten Machine-Learning-Projekten
- KI-Entwicklerinnen und KI-Entwickler, die Modelle mit Azure Databricks trainieren und verwalten
- Data-Engineering- und Analytics-Fachkräfte mit Schnittstellen zu ML-Workflows
- Projektteams, die Microsoft Azure und Databricks für skalierbare ML-Lösungen einsetzen
Das bringst du mit
- Grundkenntnisse in Microsoft Azure, zum Beispiel aus Azure für Entwickler Grundkurs
- Verständnis für Datenanalyse und Cloud-basierte Datenplattformen, etwa auf Niveau von DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals
- Grundlagen in Machine Learning, Modelltraining und Modellbewertung
- Sicherer Umgang mit Python und typischen Data-Science-Bibliotheken
- Grundverständnis verteilter Datenverarbeitung und Datenvorverarbeitung
Dein Lernweg
Vormittag: Plattform, Spark und Datenarbeit
- Einordnung von Azure Databricks als Plattform für Datenanalyse und Machine Learning
- Überblick über Databricks-Workloads, Notebooks und Spark-Cluster
- Verarbeitung von Daten-Dateien mit Apache Spark
- Datenanalyse, Visualisierung und Datenvorverarbeitung in Databricks
Nachmittag: Machine Learning, MLflow und Deployment
- Training und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen in Azure Databricks
- Experiment-Tracking, Modellregistrierung und Deployment mit MLflow
- Hyperparameteroptimierung mit Hyperopt und Bewertung von Trials
- AutoML-Experimente über Oberfläche und Code
- Deep Learning mit PyTorch und verteiltes Training mit Horovod
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
- Montag09:00 bis 16:00 Uhr
1 Tag
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- Trainergeführte Erläuterungen entlang der offiziellen Microsoft-Kursinhalte
- Demos und Übungen in Azure Databricks Workspaces
- Arbeit mit Notebooks, Spark-Clustern, MLflow und AutoML-Funktionen
- Einordnung typischer Entscheidungen in ML-Projekten und Cloud-Architekturen
- Fragerunden zu eigenen Einsatzszenarien aus Datenanalyse, Data Science und KI-Entwicklung
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
Du hast Fragen zu Inhalten, Terminen oder einer passenden Lösung für dein Team? Wir beraten dich gern, bevor du buchst. Direkt, ohne Umwege.
Antwort in der Regel am selben Werktag
Dein cmt-Team München
Beratung zu IT-Weiterbildung
Fragen und Antworten zu DP-3014 Training: Implementieren einer Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks (DP-3014-A)
Was ist der Schwerpunkt der DP-3014 Azure Databricks Schulung?
Der Schwerpunkt liegt auf Machine-Learning-Lösungen mit Azure Databricks. Du arbeitest mit Spark-basierten Daten, trainierst und bewertest Modelle, nutzt MLflow für Experimente und Modellverwaltung und ordnest AutoML sowie Deep Learning in Databricks ein.
Ist DP-3014 ein Zertifizierungskurs?
DP-3014-A ist ein offizielles Microsoft-Training, aber kein eigenständiger Zertifizierungskurs mit separater Microsoft-Prüfung. Das Seminar eignet sich zur gezielten Weiterbildung in Azure Databricks und Machine Learning, nicht als direkte Prüfungsvorbereitung auf ein bestimmtes Zertifikat.
Welche Vorkenntnisse sind für Azure Databricks und Machine Learning sinnvoll?
Hilfreich sind Grundlagen in Azure, Python, Datenanalyse und Machine Learning. Wenn du zuerst breiter in Azure AI einsteigen möchtest, passt das AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals als vorbereitende Schulung.
Worin unterscheidet sich DP-3014 von DP-100?
DP-3014 konzentriert sich auf Machine-Learning-Lösungen mit Azure Databricks. Das DP-100 Training: Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure behandelt den Data-Science-Lebenszyklus in Azure breiter und ist stärker auf Azure Machine Learning ausgerichtet.
Wird in der Schulung auch MLflow behandelt?
Ja. MLflow ist ein zentraler Bestandteil des Seminars. Behandelt werden Experimente, Nachvollziehbarkeit von Trainingsläufen, Modellregistrierung und Deployment-Schritte innerhalb von Azure Databricks.
Welche Rolle spielt PyTorch in diesem Training?
PyTorch wird im Kontext von Deep Learning mit Azure Databricks behandelt, einschließlich verteilter Trainingsszenarien. Für einen tieferen Einstieg in neuronale Netze eignet sich ergänzend der Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN.
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Nächster Termin: 22. Oktober 2026 · Online
ab695 €netto