Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

DP-100 Azure Data Scientist Associate Complete Exam Guide

Hướng dẫn Ôn Thi Hoàn Chỉnh Chứng Chỉ DP-100 Azure Data Scientist Associate

Hướng dẫn Ôn Thi Hoàn Chỉnh Chứng Chỉ DP-100 Azure Data Scientist Associate

Hướng dẫn đào tạo Azure Machine Learning DP-100 toàn diện, kèm đề thi thực hành để bạn sẵn sàng cho kỳ thi DP-100 Azure ML

4.5
(1,090 đánh giá)
7,427 học viên
Giảng viên
Henry Habib
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
8.5 giờ video
97 bài giảng
2 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Mọi thứ bạn cần để vượt qua kỳ thi DP-100 và nhận chứng chỉ Azure Data Scientist Associate
Bao quát tất cả mục tiêu học tập trong chương trình DP-100 thông qua bài giảng video, demo, ứng dụng thực tế và đề thi thử
Học và thành thạo Azure Machine Learning - dịch vụ của Microsoft giúp mọi người xây dựng, triển khai và quản lý các giải pháp Khoa học Dữ liệu và Máy học
Tạo một dịch vụ dự đoán dựa trên mô hình do bạn xây dựng, với hướng dẫn từng bước từ đầu đến cuối
Thiết kế và chuẩn bị một giải pháp máy học
Khám phá dữ liệu và huấn luyện mô hình
Chuẩn bị mô hình để triển khai
Triển khai và huấn luyện lại mô hình

Yêu cầu

Biết sơ qua về các khái niệm khoa học dữ liệu và máy học (như hồi quy, huấn luyện và kiểm định, siêu tham số) sẽ hữu ích nhưng không bắt buộc
Có chút quen thuộc với ngôn ngữ Python và các thư viện khoa học dữ liệu (Pandas, sklearn, v.v.) sẽ hữu ích nhưng không bắt buộc
Máy tính có trình duyệt web và kết nối internet
Không cần kinh nghiệm về Azure trước đó, chỉ cần sẵn sàng học hỏi!

Đối tượng phù hợp

Chuyên viên phân tích nghiệp vụ muốn xây dựng, kiểm thử và triển khai mô hình nhanh chóng, đặc biệt nếu họ muốn tạo các giải pháp Khoa học Dữ liệu và dịch vụ dự đoán
Học viên muốn vượt qua kỳ thi DP-100 và nhận chứng chỉ Azure Data Scientist Associate
Cá nhân muốn nhận chứng chỉ chính thức từ Microsoft cho sự tiến bộ và thành tích của mình (hữu ích cho thăng tiến và tìm việc)
Người dùng muốn tạo và triển khai các giải pháp Khoa học Dữ liệu và Máy học mà không cần viết code
Nhà khoa học dữ liệu muốn một cách tiếp cận tinh gọn hơn để tạo, triển khai và quản lý các giải pháp và dịch vụ Máy học
Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư Máy học muốn tập trung vào phần quan trọng nhất và tự động hóa phần còn lại (điều chỉnh thuật toán và siêu tham số, đóng gói container cho endpoint)
Bất kỳ ai muốn học Azure Machine Learning - công cụ xây dựng dịch vụ mô hình ML, từ cơ bản nhất đến nâng cao nhất
Học viên muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Máy học

Nội dung khóa học

9 phần • 97 bài giảng
1 DP-100 là gì?
2 Mẹo học khóa học
3 Mục tiêu của khóa học này là gì?
4 Lộ trình khóa học
5 Mục tiêu học tập
6 Tổng quan về giảng viên
7 Các cách để liên hệ
8 Chìa khóa thành công
9 Để lại đánh giá
10 Xem video ở chất lượng 1080p
1 Tạo tài khoản Azure
2 Quản lý chi phí trong Azure
3 Tài liệu tham khảo
4 Tài nguyên và điều kiện tiên quyết
5 Lời khuyên hữu ích từ học viên
1 1-1-1 Xác định thông số kỹ thuật máy tính phù hợp
2 1-1-2 Yêu cầu triển khai mô hình
3 1-1-3 Lựa chọn phương pháp phát triển để xây dựng hoặc huấn luyện một mô hình
4 1-2-1 Tạo một workspace Azure Machine Learning
5 1-2-1 Hướng dẫn chi tiết về workspace
6 1-2-1 Các tài nguyên được tạo bởi ML workspace
7 1-2-1 Cách truy cập các công cụ Azure ML
8 1-2-1 Tạo một compute instance
9 1-2-1 Chạy các câu lệnh import Python SDK
10 1-2-1 Dừng compute instance
11 1-3-1 Tạo tài nguyên dữ liệu Azure
12 1-3-2 Tạo và đăng ký một datastore
13 1-3-2 Ví dụ về chuyển file vào datastore
14 1-3-3 Tạo một data asset
15 1-3-3 Đăng ký data asset thông qua SDK
16 1-3-3 Đăng ký và sử dụng data assets thông qua SDK
1 2-1-1 Tải và biến đổi dữ liệu
2 2-1-2 Phân tích dữ liệu bằng Azure Data Explorer 1
3 2-1-2 Phân tích dữ liệu bằng Azure Data Explorer 2
4 2-1-2 Sử dụng cơ chế profile để khám phá dữ liệu
5 2-2-1 Giới thiệu về tạo training pipeline
6 2-2-2 Đưa data assets vào designer
7 2-2-3 Sử dụng các thành phần chuẩn bị dữ liệu trong designer
8 2-2-3 Các thành phần huấn luyện mô hình và chấm điểm trong designer
9 2-2-3 Các thành phần đánh giá mô hình đã huấn luyện trong designer
10 2-2-3 Giải thích kết quả đánh giá
11 2-2-4 Ngữ cảnh và trường hợp sử dụng cho các thành phần code tùy chỉnh
12 2-2-4 Thêm code Python tùy chỉnh vào các thành phần trong designer
13 2-3-1 Giới thiệu về Automated ML
14 2-3-1 Ví dụ về Automated ML hồi quy và dữ liệu dạng bảng 1
15 2-3-1 Ví dụ về Automated ML hồi quy và dữ liệu dạng bảng 2
16 2-3-1 Ví dụ về Automated ML hồi quy và dữ liệu dạng bảng 3
17 2-3-2 Ví dụ về Automated ML xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
18 2-3-4 Các tùy chọn huấn luyện trong Automated ML, bao gồm tiền xử lý và thuật toán
19 2-4-1 Phát triển code bằng compute instance
20 2-4-2 Sử dụng dữ liệu trong notebook
21 2-4-3 Cách chạy một experiment
22 2-4-4 2-4-5 Đánh giá và huấn luyện mô hình bằng Python SDK 1
23 2-4-4 2-4-5 Đánh giá và huấn luyện mô hình bằng Python SDK 2
24 2-4-4 2-4-5 Đánh giá và huấn luyện mô hình bằng Python SDK 3
25 2-4-4 2-4-5 Chạy experiments và đo lường tác động lên các chỉ số đánh giá
1 3-1-1 Giới thiệu về script huấn luyện mô hình
2 3-1-1 3-1-3 3-1-4 3-1-6 3-1-7 Chạy script huấn luyện mô hình từ đầu đến cuối 1
3 3-1-1 3-1-3 3-1-4 3-1-6 3-1-7 Chạy script huấn luyện mô hình từ đầu đến cuối 2
4 3-1-1 3-1-3 3-1-4 3-1-6 3-1-7 Chạy script huấn luyện mô hình từ đầu đến cuối 3
5 3-1-1 3-1-3 3-1-4 3-1-6 3-1-7 Chạy script huấn luyện mô hình từ đầu đến cuối 4
6 3-1-1 3-1-3 3-1-4 3-1-6 3-1-7 Chạy script huấn luyện mô hình từ đầu đến cuối 5
7 3-1-8 3-1-2 Cấu hình compute và thiết lập các tham số script
8 3-1-8 3-1-2 Sử dụng các tham số script
9 3-1-8 3-1-2 Lặp qua các tham số script
10 3-1-8 3-1-2 Kiểm thử các tham số script khác nhau
11 3-1-8 3-1-2 Cấu hình compute cho một job run
12 3-1-8 3-1-2 Thêm compute vào một environment
13 3-1-8 3-1-2 Xóa một compute thông qua Python SDK
14 3-2-1 Giới thiệu về pipelines
15 3-2-1 Ngữ cảnh sử dụng pipeline
16 3-2-1 Tạo một bước chuẩn bị dữ liệu trong pipeline
17 3-2-1 Tạo một bước huấn luyện mô hình trong pipeline
18 3-2-1 Sửa lỗi trong pipeline
19 3-2-1 Tạo script chạy pipeline
20 3-2-2 Truyền dữ liệu giữa các bước trong pipeline
21 3-2-3 Chạy pipeline
22 3-2-3 Các cách khác để chạy pipeline
23 3-2-3 Xuất bản endpoint
24 3-2-3 Tạo một pipeline endpoint
25 3-2-3 Gọi một endpoint 1
26 3-2-3 Gọi một endpoint 2
27 3-2-4 Giám sát các lần chạy pipeline
1 4-1-1 4-1-3 4-1-5 Giới thiệu về triển khai mô hình
2 4-1-1 4-1-3 4-1-5 Tạo một mô hình để triển khai
3 4-1-1 4-1-3 4-1-5 Cấu hình mô hình cho triển khai thời gian thực
4 4-1-1 4-1-3 4-1-5 Loại bỏ biến phụ thuộc
5 4-1-1 4-1-3 4-1-5 Triển khai mô hình tới một real-time endpoint
6 4-1-1 4-1-3 4-1-5 Kiểm thử một dịch vụ đã triển khai thời gian thực
7 4-1-1 4-1-3 4-1-5 Sử dụng mô hình đã triển khai trong endpoint
8 4-1-1 4-1-3 4-1-5 Thực hiện các chỉnh sửa đối với mô hình đã triển khai
9 4-1-1 4-1-3 4-1-5 Triển khai lại một mô hình
1 Chúc mừng
2 Kết luận và các bước tiếp theo
3 Các cách để liên hệ
4 Chứng chỉ
1 Phần thưởng bổ sung

Giới thiệu khóa học

Do you want to quickly build, deploy, and scale Data Science and Machine Learning solutions, without knowing any in-depth code, worrying about containers / endpoints, or coding data pipelines?


Do you want to learn and master Azure Machine Learning, an enterprise-grade service by Microsoft that gives you tools for the end-to-end machine learning lifecycle?


Do you want to build, deploy, and manage high quality models faster and with confidence?


Do you want to be certified from Microsoft, so that you can put it on your Resume/CV and showcase to potential employers that you know how to deploy Data Science solutions using Azure Machine Learning?


Do you want to pass the Microsoft DP 100 on the first try, and want one single complete resource that has everything you need for the DP-100 certification?


Then this is the course for you. Learn from over 15 hours of instructional content with video lectures, demos, real-life applications, and practice exams, with the only complete guide to everything you need to know to pass the DP-100 exam and receive your certification.


This course gives you all the training you need to pass - with detailed lectures, demos, and practice questions for each of the 62 learning objectives within the DP100 curriculum. This course gives you the structure you need to succeed - we go through each learning objective in sequential order, so that you are never lost.


This course is also for those students who want to learn Azure Machine Learning, and its underlying services. Along with the training required to pass the DP 100 certification, students master this tool.


DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure and Azure Data Scientist Associate certification is also called DP-100, DP100, and DP 100 certifications, and so these are used interchangeably.


What is the DP-100?

The DP-100 is a certification exam offered by Microsoft, that enables you to receive the Azure Data Scientist Associate certification. The exam covers how to design, build, and deploy a Machine Learning solution using Azure Machine Learning. The certification enables you to proves to employers and clients that you can build and operationalize Machine Learning and Data Science solutions and understand the core capabilities of the Azure Machine Learning. The exam format varies, but is most often 40-60 questions within about 2 hours. DP-100 is also referred to as DP 100 or DP100.


What is this course all about?

The purpose of this course is to prepare you for the DP 100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure exam, so that you can pass it on the first try. It offers you dedicated video lectures, walk through demos, real-life applications, and practice exams to maximize your chances of success. This course covers 100% of the 62 learning objectives in Microsoft's curriculum, and trains you to receive the certification on the first try.


What does the DP-100 cover?

The DP-100 covers how to use Azure Machine Learning to design and implement a Data Science and Machine Learning solution. Specifically, it covers how to design and prepare a Machine Learning solution, how to explore data and train models, how to prepare a model for deployment, and how to deploy and retrain a model. The curriculum covers everything about Azure Machine Learning Studio, in both the designer (no-code) workflow, the Automated ML workflow, and the coding (Python SDK, Notebooks) workflow.


What are the prerequisites of taking the DP-100?

Candidates should have subject matter expertise in applying data science and ML to implement and run ML workloads.


What is Azure Machine Learning?

Azure Machine Learning (or Azure ML for short) is a service from Microsoft to create, validate, and deploy Machine Learning and Data Science solutions. It covers everything you would need, from data preparation, to model training and validation, to endpoint model management, and monitoring / model management. It makes it easier for anyone to deploy Data Science and Machine Learning solutions, especially if you are not familiar with Data Science algorithms, container management, compute monitoring, etc. - it does that all for you. Azure Machine Learning lets Data Scientists focus on what matters most, and automates the rest. It gives the power of Data Science and Machine Learning to anyone.


Why is Azure Machine Learning so important?

Azure Machine Learning is Microsoft’s way to democratize Machine Learning and Data Science to the everyday user.


Why should you get the DP-100 certification?

The DP-100 certification from Microsoft is a recognized way to prove that you understand and can use Azure Machine Learning to build business critical machine learning models at scale. You can use the knowledge you learn in the DP-100 course to create impact in your organization, but deploying predictive services and endpoints. You can add it to your resume to significantly boost your chances of employment. Most employers even cover the cost of the training and exam because of the value that this certification provides. In certain countries, you can even receive ACE college credits.


Why choose this course?

  • Complete guide - this is the 100% complete, start to finish zero to hero training guide to passing the DP 100 exam. It includes lectures, demos, study guides, practice exams, and more. It is the only resource that you will ever need to ace the exam. It contains over 15 hours of instructional content!

  • Full coverage - we go through Microsoft's curriculum one-by-one and cover all aspects of each of the 62 different learning objectives. This means no surprises on the exam, and it ensures that you are best prepared to pass the DP-100 exam on the first try.

  • Structured to succeed - the course mirrors Microsoft's DP 100 curriculum exactly. Each of the 62 learning objectives has a combination of a PDF study guide, full video lectures, full video walk through demos, and application.

  • Instructional and applicable - we not only go through important concepts, but also apply them as we are building our application so that we can solidify them. This is not only a walkthrough of the all the features and theoretical concepts, but a DP-100 course that actually builds applications with you

  • Practice exams - this course contains practice exams with questions that exactly mirror the types of questions found on the DP-100 exam. Use them to validate your knowledge and find weaker areas where you need to review.

  • Step by step - each learning objective within Microsoft's DP 100 curriculum is covered in order, step by step. This ensures that you never get lost in the course.

  • Teacher response - if there's anything else you would like to learn, or if there's something you cannot figure out, I'm here for you! Look at the ways to reach out video

  • Community - when you enroll in this course, you join a DP100 community full of learners just like you

  • Master a new tool - Learn Azure Machine Learning, from basic no-code designer tools to fully customized code deployments using Python SDK


Course overview theory

The course follows exactly according to DP100 curriculum, based on 62 learning objectives (LO) that Microsoft has defined. Everything in this course is made to maximize your chances of passing the exam. For each learning objective, the course offers a combination of guided lecture videos, walk-through demos, and application. We then end with practice exams.


Course overview

Introduction - learn about the DP 100 exam and how best to succeed

Environment Setup - set up an Azure account so you can follow along, and review the curriculum

LO1: Design and prepare a machine learning solution (20–25%)

LO2: Explore data and train models (35–40%)

LO3: Prepare a model for deployment (20–25%)

LO4: Deploy and retrain a model (10–15%)

Practice Exams - practice what you have learned to validate your knowledge

Conclusion - take your exam, earn your certification, and next steps


Icons by Freepik / Flaticon. Music by Bensound.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Azure
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊