AZURE: Машинное обучение с Azure

Машинное обучение с Microsoft Azure — 5-ти дневный практический курс для специалистов и аналитиков.

Ближайшая дата курса 15 -19 апреля
   
Стоимость обучения    90.000 рублей

 

курсы обучения Hadoop и машинного обучения

Курс по методам Data Mining и машинному обучению с Microsoft Azure.

В данном курсе рассматриваются основные инструменты машинного обучения, работа с данными и моделями с помощью облачных сервисов Microsoft Azure, а также взаимодействие с другими системами – HD Insight, RServer, SQL Server и Hadoop. После успешного завершения этого курса  вы сможете самостоятельно строить модели машинного обучения и использовать их для анализа данных.

Аудитория: Специалисты по работе с большими данными, бизнес и дата аналитики желающие получить расширенную практическую и теоретическую подготовку по использованию методов Машинного обучения с использованием облачных сервисов Microsoft Azure в проектах анализа больших данных и машинного обучения.

 Предварительный уровень подготовки:

  • Понимание основ статистики;
  • Базовый опыт работы с  RStudio или Python

Продолжительность: 5 дней, 40 академических часа.

Методические материалы: учебное пособие на русском языке.

Документ об окончании курса: свидетельство учебного центра.

Данный курс является необходимым для получения практических навыков работы с методами Машинного обучения с Microsoft Azure ( Machine Learning in Microsoft Azure Platform)

Программа курса

  1. Основы машинного обучения

    • Что такое машинное обучение?
    • Алгоритмы машинного обучения
    • Языки машинного обучения
    • Применение Machine Learning Studio
    • Разработка и размещение приложений
  1. Управление наборами данных

    • Категории данных
    • Импорт данных
    • Исследование и преобразование данных
    • Предварительная подготовка данных
    • Работа с отсутствующими данными
    • Проектирование данных
    • Выбор данных
  1. Построение моделей

    • Рабочие процессы
    • Учет и оценка моделей
    • Алгоритмы регрессии
    • Нейронные сети
    • Классификации
    • Кластерный анализ
    • Выбор алгоритмов
  1. Использование R и Python

    • Использование R
    • Использование Python
    • Взаимодействие между R и Python
  1. Использование моделей

    • Использование гиперпараметров
    • Использование множества алгоритмов и моделей
    • Учет и оценка моделей
    • Публикация моделей
    • Проведение экспериментов
  1. Когнитивные сервисы

    • Обзор когнитивных сервисов
    • Обработка естественного языка
    • Обработка изображений и видео
    • Рекомендованные продукты
  1. Машинное обучение с HDInsight

    • Обзор HDInsight
    • Кластера HDInsight
    • HDInsight и модели машинного обучения
  1. R и машинное обучение

    • Обзор R и R-сервер
    • Функции ScaleR
    • Работа с источниками данных
    • Визуализация данных
    • Обработка данных
    • Операции параллельного анализа данных
    • Создание и оценка регрессионных моделей
    • Создание и оценка моделей классификации
    • Обработка данных с помощью SQL Server и Hadoop

курс машинное обучение с Microsoft Azure

Скачать программу курса «Машинное обучение с Microsoft Azure» в формате pdf