The Ultimate Azure Data Scientist Associate DP100 Certification Guide Simplified Concepts and Effective ML Solutions to Crack the Azure Data Scientist DP100 Exam is a comprehensive guide that provides a detailed overview of the Azure Data Scientist certification exam and its associated concepts. The book is designed to help readers prepare for the exam by providing a clear understanding of the key concepts and practical applications of machine learning (ML) solutions. It covers a wide range of topics, from data preparation and exploration to model selection and evaluation, and provides effective strategies for cracking the exam. The book begins with an introduction to the Azure Data Scientist certification program and its importance in the field of data science. It highlights the need for professionals to stay up-to-date with the latest technologies and trends in the industry, and how this certification can help them achieve their career goals. The author then delves into the fundamentals of ML, including supervised and unsupervised learning, regression, classification, clustering, and deep learning. Each concept is explained in detail, with examples and illustrations to facilitate understanding. The next section of the book focuses on data preparation and exploration, which is a critical aspect of any ML project. It covers data sources, data cleaning, data transformation, feature engineering, and data visualization, providing readers with the skills they need to work with large datasets and extract valuable insights. The author also discusses the importance of data ethics and privacy, emphasizing the need for responsible use of data in ML projects. The book then moves on to model selection and evaluation, where the author explains the different types of ML models, such as linear regression, decision trees, random forests, support vector machines (SVMs), and neural networks.

The Ultimate Azure Data Scientist Associate DP100 Руководство по сертификации Упрощенные концепции и эффективные решения ML для взлома DP100 экзамена Azure Data Scientist - это всеобъемлющее руководство, в котором содержится подробный обзор сертификационного экзамена Azure Data Scientist и связанных с ним концепций. Книга призвана помочь читателям подготовиться к экзамену, предоставив четкое понимание ключевых концепций и практических применений решений машинного обучения (ML). Он охватывает широкий спектр тем, от подготовки и исследования данных до выбора и оценки модели, и предоставляет эффективные стратегии для взлома экзамена. Книга начинается с введения в программу сертификации Azure Data Scientist и её важности в области науки о данных. В нем подчеркивается необходимость для профессионалов быть в курсе последних технологий и тенденций в отрасли, а также то, как эта сертификация может помочь им достичь карьерных целей. Затем автор углубляется в основы ML, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, регрессию, классификацию, кластеризацию и глубокое обучение. Каждая концепция подробно объясняется, с примерами и иллюстрациями для облегчения понимания. Следующий раздел книги посвящен подготовке и исследованию данных, что является критическим аспектом любого проекта ML. Он охватывает источники данных, очистку данных, преобразование данных, разработку функций и визуализацию данных, предоставляя читателям навыки, необходимые для работы с большими наборами данных и извлечения ценной информации. Автор также обсуждает важность этики данных и конфиденциальности, подчеркивая необходимость ответственного использования данных в проектах ML. Затем книга переходит к выбору и оценке моделей, где автор объясняет различные типы ML-моделей, такие как линейная регрессия, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов (SVM) и нейронные сети.

''