Módulo 1: Diseño de una estrategia de ingesta de datos para proyectos de aprendizaje automático Módulo 2: Diseño de una solución de entrenamiento de modelos de Machine Learning Módulo 3: Diseño de una solución de implementación de modelos Módulo 4: Exploración de recursos del área de trabajo de Azure Machine Learning Módulo 5: Exploración de las herramientas de desarrollo para la interacción de áreas de trabajo Módulo 6: Hacer que los datos estén disponibles en Azure Machine Learning Módulo 7: Trabajo con destinos de proceso en Azure Machine Learning Módulo 8: Trabajo con entornos de Azure Machine Learning Módulo 9: Búsqueda del mejor modelo de clasificación con aprendizaje automático automatizado Módulo 10: Seguimiento del entrenamiento de modelos en cuadernos de Jupyter Notebook con MLflow Módulo 11: Ejecución de un script de entrenamiento como un trabajo de comando en Azure Machine Learning Módulo 12: Seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos Módulo 13: Ejecución de canalizaciones en Azure Machine Learning Módulo 14: Realización del ajuste de hiperparámetros con Azure Machine Learning Módulo 15: Implementación de un modelo en un punto de conexión en línea administrado Módulo 16: Implementación de un modelo en un punto de conexión por lotes