DP-100 Azure Data Scientist Associate Complete Exam Guide

既然您已经了解了DP-100（Azure Machine Learning Engineer Associate）考试的重要性，以及这个课程如何帮助您全面地准备这次考试，那么接下来我们可以更深入地讨论每个学习目标（LO）的内容。以下是根据DP-100官方学习路径概述的课程大纲：

课程概述

引言

• 了解DP-100考试的范围和重要性
• 预览课程结构和Azure Machine Learning的基础概念

环境搭建

• 创建Azure账户，为课程实验准备环境
• 熟悉DP-100学习路径

LO1: 设计并准备机器学习解决方案（20-25%）

• 理解业务需求，定义问题
• 选择合适的数据集
• 数据探索和预处理
• 选择合适的模型类型
• 使用Azure Machine Learning Studio（Designer）快速原型设计解决方案
• 实验管理、资源配置和监控

LO2: 探索数据和训练模型（35-40%）

• 使用Azure Datastore和Azure Machine Learning Studio的数据集集成功能
• 数据分析、清洗和转换
• 选择算法，进行实验
• 使用Azure Machine Learning Studio的自动化机器学习功能（AutoML）
• 模型评估和调优

LO3: 准备模型以便部署（20-25%）

• 模型版本化和注册
• 创建和配置实验管理工作区（Workspace）
• 使用Azure Kubernetes Service (AKS)部署容器化应用程序
• 使用Azure Functions部署无服务器函数
• 模型的持续集成和持续部署（CI/CD）流程

LO4: 部署和重新训练模型（10-15%）

• 监控模型性能
• 模型的自动化重新训练
• 使用Azure DevOps进行模型版本控制
• 实施模型更新策略

实践考试

• 通过模拟考试实践所学知识
• 评估对题材和格式的熟悉程度

结论

• 准备考试的最后步骤
• 考试日期安排和测试心理准备
• 考试後的下一步（如何将所学技能应用到实际工作中）

课程特点

• 理论学习：详细讲解每个学习目标的理论知识。
• 实践操作：通过实际操作Azure Machine Learning Studio和Python SDK来应用所学知识。
• 互动学习：提供问题解答、社区支持等互动环节，以加强理解和记忆。
• 模拟考试：通过模拟考试来帮助您检验所学内容的掌握程度。

总结

这个课程为您提供了一个全面的框架，以便准备DP-100考试。它将带您从理论知识到实际操作，最终实现将学习内容应用于真实世界的机器学习项目中。通过这个课程，您将能够掌握Azure Machine Learning的关键技能，并为成为一名有资质的Azure机器学习工程师而准备。