Nowe/stare zainteresowania i trik

Pamiętacie odkrycie na miarę chleba na tosty, gdy uczyłem się do egzaminu AI-100? Zawsze namawiam do darmowych kursów, które oferuje Microsoft – są online, są za darmo i to właściwie powoduje, że dalej szukać nie trzeba. Pamiętacie jednak stronę stanislas.io, będącą objawieniem i ogromnym uspokojeniem dla mnie podczas przygotowywania do egzaminu AI-100 (Designing and Implementing an Azure AI Solution). Znalazłem tu trzy prezentacje, których wartości podważyć się nie da (mimo że zakres egzaminu się zmienił pewnie ze dwa razy i teraz w ogóle ma numer AI-102). Niesamowicie ważne były w tym momencie linki pod tymi prezentacjami, prowadzące do konkretnych stron z dokumentacją Microsoft, co bardzo przyspieszało i porządkowało moją pracę. I to mimo posiadania planu, który to plan stona Stanislasa Quastany podniosła na zupełnie inny poziom.

Swego czasu zapisałem się na egzamin Microsoft MS -700 (Managing Microsoft Teams). Zmieniłem zdanie i postanowiłem się rozwijać w Data Science:  pokuszę się o DP-100 (Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure). W związku ze zmianą egzaminu, robię sobie plan. To, jak go przygotowuję, będzie osobno, dziś: skrót który odkryłem. zupełnym przypadkiem. Idąc za przykładem pana Quastany, przeglądałem zawartość do nauczenia się w pliku .pdf. Zawsze korzystam też z oferowanych przez Microsoft kursów, przypadkiem kliknąłem na „Instructor led courses” i tu pierwszy raz pojawił się skrót: DP-100T01-A: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure.

Kurs ten, jak można przeczytać na stronie jest trzydniowym przygotowaniem do egzaminu DP 100. Pomijając dział Profil odbiorców (z którego wymagań naprawdę niewiele spełniam), poniżej znajdują się zapisy na szkolenie wraz z ceną, niemałą stąd pomysł: jak to obejść? Klikając w w strzałkę przy kursie można zobaczyć kto, kiedy i gdzie ten kurs robi. Klikając w samą rejestrację na kurs (samo to nic nie kosztuje), np. tutaj, można zobaczyć, co dokładnie będzie omawiane. Skądinąd idiotycznym rozwiązaniem jest układanie tego wg miasta – sprawdziłem Kraków i Warszawę, niczego jednak nie znalazłem.

Przewijając stronę w dół, można znaleźć więcej ciekawych informacji, np. Microsoft podaje kilka dodatkowych kursów, które warto zrobić wcześniej. Większość mam: Create machine learning models, Explore Microsoft cloud concepts, Microsoft Azure AI Fundamentals  – z tych dwóch ostatnich mam nawet certyfikaty, ostatni (Administer containers in Azure) przejrzę, bo wydaje mi się, że trochę tematu poznałem podczas przygotowań do AI-100. Dopiero poniżej jednak jest to, czego potrzebowałem – dokładna rozpiska kursu, z tytułami lekcji. Co wystarczyło mojemu pokrętnemu umysłowi, by wpaść na pewien pomysł.

Wrzuciłem w wyszukiwarkę (używam zwykle DuckDuckGo) i jako pierwszy link znalazłem dokumentację Microsoft na ten temat, playlistę na YouTube na tenże sam temat, a – jako że zawsze zagłębiam się w to, co znajdę, polecam cały kanał Data Science Dojo – już subskrybowałem. Sam kanał wydaje się na tyle ciekawy, że pojawi się pewnie jeszcze tutaj. To już naprawdę dość, a nawet więcej niż trzeba (jak myślę), tym niemniej, jak mawia jeden z bohaterów Neuromancera: „Nie ma spoczynku dla nieprawych”, stąd i ja nie przerwałem poszukiwań.

Owocem tego jest plik .pdf z opisem Wstępu do AML, który jest zawartością jakiejś strony  z (chyba) konferencji Microsoft jakiś czas temu (rok lub dwa). Dokument ma dwa plusy: jest sygnowany logiem Microsoft, co oznacza, że konferencja była przynajmniej za wiedzą tej firmy, a sama dokumentacja w swoich założeniach nie zmienia się za często. Podsumowując – da się tego nauczyć tylko z darmowych źródeł, co mam zamiar udowodnić przygotowując cały plan w ten sposób.

Takim właśnie źródłem jest również AI School – dla tych, którzy potrzebują podstaw, jak również nieco bardziej doświadczonych, a niepodważalną zaletą tego przedsięwzięcia jest jego praktyczność – uczyć się można o botach, ogólnie o usługach AI, czy autonomicznych systemach opartych na sztucznej inteligencji. Mnie tutaj na tyle zaciekawił temat Knowledge Mining (szeroko pojęta analiza tekstu, wyciąganie ukrytych wzorców itp), że z przyjemnością w przyszłości o tym opowiem, bo temat wydaje się wart zgłębienia. Jest to zresztą element , który został dodany do AI-102.

Jak już pisałem – Dixie Płaszczak powiadał: Nie ma spoczynku dla nieprawych. Zawsze będzie się czego uczyć:)

Zapraszam do oglądania na Youtube.

 

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.