机器学习是预测建模和人工智能的基础。如果您既想学习基础概念，又想了解如何使用最常见的机器学习工具构建模型，那么本课程就是为您量身打造的。在本课程中，您将学习机器学习的核心原理，以及如何使用常用工具和框架来训练、评估和使用机器学习模型。 本课程旨在帮助您为在 Azure 上规划和创建适合数据科学工作负载的工作环境做好准备。您将学习如何运行数据实验和训练预测模型。此外，您还将管理、优化机器学习模型，并将其部署到生产中。 从最基本的经典机器学习模型，到探索性数据分析和定制架构，您将在易于理解的概念内容和交互式 Jupyter 笔记本的指导下学习。 如果您已经对机器学习有了一定的了解，或者您有很强的数学背景，那么本课程就是您的理想选择。这些模块教授一些机器学习概念，但进度很快，因此他们可以使用 scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等工具。如果你只想熟悉了解 Azure ML 或 Azure Databricks 等产品的机器学习示例，那么这条学习路径也是最适合你的。如果你打算超越传统的机器学习，获得深度学习和神经网络方面的教育，这也是一个很好的开始，我们仅在此介绍深度学习和神经网络。 本课程包括 5 门课程，帮助你为参加 DP-100 考试做好准备：在 Azure 上设计和实施数据科学解决方案。该认证考试是证明在云规模上使用 Azure 机器学习操作机器学习解决方案的知识和专业技能的机会。本专业教您如何利用现有的 Python 和机器学习知识在 Microsoft Azure 中管理数据摄取和准备、模型训练和部署以及机器学习解决方案监控。每门课程都会教授考试所衡量的概念和技能。