Курс M20774 Использование Azure Machine Learning для облачной обработки данных

Курс предоставляет знания и навыки использования машинного обучения для облачной обработки больших данных с помощью сервиса предиктивной аналитики Microsoft Azure Machine Learning.

По окончании курса слушатели смогут:

• объяснить концепции машинного обучения, использования алгоритмов и языков;
• описать цель Azure Machine Learning и перечислить основные возможности Azure Machine Learning Studio;
• загружать и исследовать различные типы данных в Azure Machine Learning;
• изучить и использовать методы для подготовки наборов данных для использования в Azure Machine Learning;
• изучить и использовать методы разработки и выбора функций для наборов данных, которые будут использоваться в Azure Machine Learning;
• изучить и использовать алгоритмы регрессии и нейронные сети с помощью Azure Machine Learning;
• изучить и использовать алгоритмы классификации и кластеризации с помощью Azure Machine Learning;
• использовать R и Python с Azure Machine Learning и выбирать, какой язык использовать;
• изучить и использовать гиперпараметры, множественные алгоритмы, модели, а также оценивать их;
• узнать, как предоставить конечным пользователям сервисы Azure Machine Learning и как делиться данными, сгенерированными из моделей;
• изучить и использовать API Cognitive Services для обработки текста и изображений, для создания рекомендательного приложения и опишите использование нейронных сетей с помощью Azure Machine Learning;
• изучить и использовать HDInsight с помощью Azure Machine Learning;
• изучить и использовать R и R Server с помощью Azure Machine Learning и объяснить, как развернуть и настроить SQL Server для поддержки R-служб.

Аудитория

Специалисты-аналитики, которые желают анализировать большие данные с помощью Azure Machine Learning, разработчики и информационные работники, которым нужно поддерживать решения, основанные на Azure Machine Learning.

Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:

• опыт программирования на R;
• знание распространенных R-пакетов;
• знание общих статистических методов и лучших методов анализа данных;
• знания операционной системы Microsoft Windows и ее основных функций;
• знание реляционных баз данных.