Курс M20774 Використання Azure Machine Learning для хмарної обробки даних

Курс надає знання та навички використання машинного навчання для хмарної обробки великих даних за допомогою сервісу предиктивної аналітики Microsoft Azure Machine Learning.

Після закінчення курсу слухачі зможуть:

• пояснити концепції машинного навчання та використання алгоритмів та мов;
• описувати мету Azure Machine Learning та перераховувати основні особливості Azure Machine Learning Studio;
• завантажувати та досліджувати різні типи даних у Azure Machine Learning;
• вивчити та використовувати методи для підготовки наборів даних для використання у Azure Machine Learning;
• вивчити та використовувати техніку інженерії та методів вибору наборів даних, які мають використовуватися у Azure Machine Learning;
• вивчити та використовувати алгоритми регресії та нейронні мережі за допомогою Azure Machine Learning;
• вивчити та використовувати алгоритми класифікації та кластеризації за допомогою Azure Machine Learning;
• використовувати R та Python з Azure Machine Learning та обирати, яку мову використовувати;
• вивчити та використовувати гіперпараметри, множинні алгоритми, моделі та оцінювати їх;
• дізнатися, як забезпечити користувачів сервісами Azure Machine Learning та як ділитися даними, створеними з моделей;
• вивчити та використовувати API когнітивних служб для обробки тексту та зображень, створення додатку рекомендацій, опису використання нейронних мереж за допомогою машинного навчання Azure;
• вивчити та використовувати HDInsight за допомогою Azure Machine Learning;
• вивчити та використовувати R та R Server за допомогою Azure Machine Learning та пояснювати, як розгорнути та налаштувати SQL Server для підтримки R-служб.

Аудиторія

Фахівці-аналітики, які бажають аналізувати великі дані за допомогою Azure Machine Learning, розробники та інформаційні працівники, яким потрібно підтримувати рішення, засновані на Azure Machine Learning.

Для ефективного навчання на курсі, слухачі повинні володіти такими знаннями і навичками:

• досвід програмування за допомогою R;
• знання поширених R-пакетів;
• знання загальних статистичних методів та найкращих практик аналізу даних;
• знання операційної системи Microsoft Windows та її основних функціональних можливостей;
• знання реляційних баз даних.