Машинное обучение с Microsoft Azure — 5-дневный практический курс для специалистов и аналитиков.
| Ближайшая дата курса | 15-19 июля |
| 15-19 октября | |
| Стоимость обучения | 90.000 рублей |
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, R—Server, 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 R—Studio 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
-
Основы машинного обучения
- Что такое машинное обучение?
- Алгоритмы машинного обучения
- Языки машинного обучения
- Применение Machine Learning Studio
- Разработка и размещение приложений
-
Управление наборами данных
- Категории данных
- Импорт данных
- Исследование и преобразование данных
- Предварительная подготовка данных
- Работа с отсутствующими данными
- Проектирование данных
- Выбор данных
-
Построение моделей
- Рабочие процессы
- Учет и оценка моделей
- Алгоритмы регрессии
- Нейронные сети
- Классификации
- Кластерный анализ
- Выбор алгоритмов
-
Использование R и Python
- Использование R
- Использование Python
- Взаимодействие между R и Python
-
Использование моделей
- Использование гиперпараметров
- Использование множества алгоритмов и моделей
- Учет и оценка моделей
- Публикация моделей
- Проведение экспериментов
-
Когнитивные сервисы
- Обзор когнитивных сервисов
- Обработка естественного языка
- Обработка изображений и видео
- Рекомендованные продукты
-
Машинное обучение с HDInsight
- Обзор HDInsight
- Кластера HDInsight
- HDInsight и модели машинного обучения
-
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
Скачать программу курса «Машинное обучение с Microsoft Azure» в формате pdf
