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Mapa Mental Interativo

Mind
Map

Visualize todos os domínios, blocos e tópicos da certificação em um mapa mental interativo.

4
Domínios
9
Blocos
29
Tópicos

DP-100 — MindMap

Azure Data Scientist Associate

Ver Plano de Estudo

Gerando mapa mental...

Detalhes dos Domínios

D1 — 25% 2 blocos

Projetar e preparar uma solução de aprendizado de máquina (20–25%)

Projetar uma solução de ML (3)
  • Determinar a abordagem apropriada de ML
  • Selecionar a ferramenta ou serviço de ML
  • Planejar o espaço de trabalho do Azure Machine Learning
Gerenciar um workspace do Azure Machine Learning (4)
  • Criar e configurar um workspace do Azure ML
  • Gerenciar ambientes
  • Gerenciar dados e armazenamentos de dados
  • Gerenciar recursos de computação
D2 — 40% 3 blocos

Explorar dados e treinar modelos (35–40%)

Explorar dados usando ferramentas de ML (3)
  • Realizar análise exploratória de dados
  • Identificar recursos e transformações de dados
  • Usar notebooks para explorar dados
Treinar modelos com Azure ML (4)
  • Selecionar e configurar algoritmos
  • Treinar modelos usando scripts e pipelines
  • Otimizar hiperparâmetros usando Azure ML
  • Implementar AutoML
Avaliar modelos de ML (3)
  • Avaliar métricas de modelos
  • Interpretar e explicar modelos
  • Gerenciar experimentos e execuções
D3 — 25% 2 blocos

Preparar um modelo para implantação (20–25%)

Implementar pipelines de ML (3)
  • Criar e executar pipelines de treinamento
  • Implementar etapas de pipeline
  • Automatizar pipelines de ML
Registrar e gerenciar modelos (3)
  • Registrar modelos no workspace
  • Gerenciar versões de modelos
  • Implementar MLflow para rastreamento de experimentos
D4 — 15% 2 blocos

Implantar e retreinar um modelo (10–15%)

Implantar modelos (3)
  • Implantar modelos em endpoints online gerenciados
  • Implantar modelos em endpoints em lote
  • Monitorar endpoints de modelo implantado
Retreinar modelos (3)
  • Configurar retreinamento de modelos
  • Automatizar retreinamento usando pipelines
  • Implementar drift de dados