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Azure のデータ サイエンス ソリューションの設計と実装 (DP-100T01) バウチャー付き


対応チケット/ポイント等

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    新規コース(過去6ヶ月)
期間  3日間 時間  9:30～17:30
価格(税込)  253,000円(税込) 主催  トレノケート
形式  講義＋実機演習 コースコード  MSC0948V
コース日程が決定次第、ご案内いたします。マイページ会員様は「お気に入り」にご登録いただければ、日程が公開された際にメールで通知が届きます。

onecompany_250710 一社向け研修のお問い合わせはこちら

ワンポイントアドバイス

コース廃止のお知らせ

本コースは2026年4月30日にて廃止となります。
後継のコース AI-300T00: Operationalize machine learning and generative AI solutions につきましては準備中です。

本コースは「Azure のデータ サイエンス ソリューションの設計と実装(DP-100)」4日間を3日間に日程短縮したコースです。

重要なご連絡・ご確認事項

コースの内容は予告なく変更される可能性があります。最新情報は本Webページにてご確認ください。


【重要】事前準備について

●テキスト
本コースでは、マイクロソフト社から提供される電子テキスト(Microsoft Learn)を使用します。
Microsoft アカウントが必要となりますので、受講ガイドをご確認の上、事前に設定をお済ませください。


●演習環境
演習環境はリモートラボ(Skillable)を使用します。
リモートラボ(Skillable)接続テストをご確認の上、事前にお試しください。
リモートラボは、研修終了から原則180日間ご利用いただけます。(コースにより起動回数やテナントの有効期限の制約があります)
※ご受講いただくNW環境により、演習中の画面や操作に遅延が生じる場合があります。


●演習用アカウントのMFAについて
2025年(10月以降予定)より、Microsoft AzureへのサインインにMFA (多要素認証)が必須となり、演習で使用するアカウントも対象となります。
Microsoft Authenticator 操作ガイドをご確認の上、受講当日までにMicrosoft Authenticatorのインストールをお願いいたします。


●バウチャーについて
Microsoft認定試験バウチャーの有効期限は、6か月以上です。期限内にご利用ください。


【本コースはオンライン対応です】

会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程は、オンラインでご参加いただけます。

  • オンラインLive：受講者の方はオンラインのみとなります。
  • 教室Live配信：教室・オンラインから受講される方が混在します。

★オンラインLiveトレーニングの詳細はこちら

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対象者情報

対象者
・Azure Machine Learning を利用して、データ サイエンス ワークロードの資産とリソースを管理する。
・主に Python SDK (v2) を使用して Azure Machine Learning ワークスペースを操作する。
・MLflow を使用して機械学習モデルを追跡および管理する。
前提条件
□プログラミング経験をお持ちであること
□機械学習モデルの構築のご経験、もしくは準ずる知識
□以下のコースをご受講済みか、同等の知識をお持ちであること
・マシンラーニングオーバービュー(DBC0099G）

学習内容の詳細

コース概要
このコースでは、Python と機械学習に関する既存の知識を活用して、データのインジェストと準備、モデルのトレーニングとデプロイ、Azure Machine Learning と MLflow での機械学習ソリューションの監視を管理する方法について学習します。
学習目標
● データ サイエンス ワークロードに適した作業環境を設計および作成する。
● Azure Machine Learning でデータの探索と機械学習モデルのトレーニングを行う。
● ジョブとパイプラインを実行して、運用環境用にモデルを準備する。
● スケーラブルな機械学習ソリューションをデプロイおよび監視する。
学習内容 
1. 機械学習ソリューションを設計する
  - 機械学習プロジェクトのためのデータ インジェスト戦略を設計する
  - 機械学習モデルのトレーニング ソリューションを設計する
  - モデル デプロイ ソリューションを設計する

2. Azure Machine Learning ワークスペースを詳しく見る
  - Azure Machine Learning ワークスペースのリソースと資産について探る
  - ワークスペース操作用の開発者ツールを探す

3. Azure Machine Learning でデータを使用できるようにする
  - Azure Machine Learning でデータを使用できるようにする

4. Azure Machine Learning でのコンピューティング処理
  - Azure Machine Learning でコンピューティング先を使用する
  - Azure Machine Learning の環境を処理する

5. 自動機械学習を使用して最適なモデルを見つける
  - 自動機械学習について調べる
  - 自動機械学習の最適な分類モデルを見つける

6. MLflow を使用してノートブックでモデル トレーニングを追跡する
  - MLflow を使用してノートブックでモデル トレーニングを追跡する

7. Azure Machine Learning でスクリプトを使用してモデルをトレーニングする
  - Azure Machine Learning でコマンド ジョブとしてトレーニング スクリプトを実行する
  - ジョブで MLflow を使用してモデル トレーニングを追跡する
  - Azure Machine Learning を使用してハイパーパラメーターのチューニングを実行する

8. Azure Machine Learning でモデル トレーニングを最適化する
  - Azure Machine Learning でパイプラインを実行する

9. Azure Machine Learning でモデルを管理および確認する
  - Azure Machine Learning で MLflow モデルを登録する
  - Azure Machine Learning でモデルを管理および比較する

10. Azure Machine Learning を使用してモデルをデプロイして使用する
  - モデルをマネージド オンライン エンドポイントにデプロイする
  - バッチ エンドポイントにモデルをデプロイする

11. 機械学習の運用 (MLOps) ソリューションを設計する
  - 機械学習の運用 (MLOps) ソリューションを設計する

実習/演習内容詳細

ソフトウェア
ハードウェア
Microsoft Azure

関連試験や資格との関連

MCP試験 DP-100:Azure でのデータ サイエンス ソリューションの設計と実装

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ご注意・ご連絡事項

・コースの内容は予告なく変更される可能性があります。最新情報は本Webページにてご確認ください。
・本コースでは、マイクロソフト社から提供される電子テキスト(Microsoft Learn)を使用します。
・演習環境はリモートラボ(Skillable)を使用します。
【本コースはオンライン対応です】
会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程は、オンラインでご参加いただけます。
・オンラインLive：受講者の方はオンラインのみとなります。
・教室Live配信：教室・オンラインから受講される方が混在します。

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