课程
课程 DP-100T01: 在 Azure 上设计和实现数据科学解决方案
了解如何使用Azure机器学习在云上操作机器学习解决方案。 本课程教您如何利用现有的Python和机器学习知识来管理Microsoft Azure中的数据提取和准备，模型训练和部署以及监控机器学习解决方案。
本课程面向拥有Python和机器学习框架（例如Scikit-Learn，PyTorch和Tensorflow）的现有知识的数据科学家，他们希望在云中构建和运行机器学习解决方案。
工作角色： 数据科学家
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先决条件
成功的 Azure 数据科学家在开始此角色时，通常具备云计算概念的基础知识，以及常规数据科学和机器学习工具及技术方面的经验。
具体而言：
在 Microsoft Azure 中创建云资源。
使用 Python 浏览和可视化数据。
使用 Scikit-Learn、PyTorch 和 TensorFlow 等常见框架训练和验证机器学习模型。
使用容器 若要获得这些必备技能，请在参加课程之前参加以下免费在线培训：
管理 Azure 中的容器 如果对数据科学和机器学习完全不熟悉，请先完成 Microsoft Azure AI 基础知识。
成功的 Azure 数据科学家在开始此角色时，通常具备云计算概念的基础知识，以及常规数据科学和机器学习工具及技术方面的经验。
具体而言：
在 Microsoft Azure 中创建云资源。
使用 Python 浏览和可视化数据。
使用 Scikit-Learn、PyTorch 和 TensorFlow 等常见框架训练和验证机器学习模型。
使用容器 若要获得这些必备技能，请在参加课程之前参加以下免费在线培训：
管理 Azure 中的容器 如果对数据科学和机器学习完全不熟悉，请先完成 Microsoft Azure AI 基础知识。