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Explore and configure the Azure Machine Learning workspace: 点评
- 教学 3.0
- 动手 4.0
- 时效 5.0
- 性价比 4.0
- 职业相关 3.0
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这是任何即将上手 Azure ML 的人必须完成的飞行前检查清单。它教不了你怎么建模型，但能省下你好几个小时在门户里瞎转、琢磨“计算目标”到底是个啥。
决策摘要
3.8/5 最近核实： 2026年8月31日
适合
需要在开始项目前快速了解 Azure ML 资源模型和各项功能位置的开发者。
注意
编码量极少，基本就是运行写好的脚本。
- 教学 3.0
- 动手 4.0
- 时效 5.0
- 性价比 4.0
- 职业相关 3.0
适合谁
需要在开始项目前快速了解 Azure ML 资源模型和各项功能位置的开发者。
谁可以跳过
任何想学习机器学习理论或模型构建方法的人。这纯粹是一个基础设施导览。
优点
- 内容针对 v2 版的 SDK 和 CLI 做了更新。
- 有独立的沙盒环境，不用配自己的订阅就能上手点一点。
- 清晰地拆解了工作区、计算、数据资产和环境等概念。
缺点
- 编码量极少，基本就是运行写好的脚本。
- “开发工具”模块只是快速浏览，深度不够。
- 感觉像一本引导式的产品说明书，可能正好是你需要的，也可能不是。
真希望我三个月前就有这东西。当时我花了一周才搞明白计算实例和计算集群的区别。这个课程就是一张地图，把这些黑话都给你过一遍。实验部分基本就是在沙盒里跑现成的脚本，别指望能做出什么。你只是在验证：哦，这个命令确实能在这边创建出那个玩意儿。但它的意义也就在这了。这是个控制面板导览，不是教你怎么开飞机。至少内容更新到了 v2 SDK，我还以为会看到什么老掉牙的命令行。属于必要之恶吧，但花不了多少时间。
最近核实： 2026年8月31日. 我们会定期复查课程信息——详见 评测方法. 价格与开课情况可能变动，请以官网为准。
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