AZURE: Машинное обучение с Azure

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

Ближайшая дата курса	14-18 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

1. Основы машинного обучения

   • Что такое машинное обучение?
   • Алгоритмы машинного обучения
   • Языки машинного обучения
   • Применение Machine Learning Studio
   • Разработка и размещение приложений

2. Управление наборами данных

   • Категории данных
   • Импорт данных
   • Исследование и преобразование данных
   • Предварительная подготовка данных
   • Работа с отсутствующими данными
   • Проектирование данных
   • Выбор данных

3. Построение моделей

   • Рабочие процессы
   • Учет и оценка моделей
   • Алгоритмы регрессии
   • Нейронные сети
   • Классификации
   • Кластерный анализ
   • Выбор алгоритмов

4. Использование R и Python

   • Использование R
   • Использование Python
   • Взаимодействие между R и Python

5. Использование моделей

   • Использование гиперпараметров
   • Использование множества алгоритмов и моделей
   • Учет и оценка моделей
   • Публикация моделей
   • Проведение экспериментов

6. Когнитивные сервисы

   • Обзор когнитивных сервисов
   • Обработка естественного языка
   • Обработка изображений и видео
   • Рекомендованные продукты

7. Машинное обучение с HDInsight

   • Обзор HDInsight
   • Кластера HDInsight
   • HDInsight и модели машинного обучения

8. 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