close facebook google+ habr instagram linkedin arrow-right phone telegram twitter user vk youtube upload close menu-stroke search lock

Выполнение научных расчетов над облачными данными при помощи машинного обучения Azure

20774 A

32 500 руб

очно

29 250 руб

дистанционно
Очное обучение

Очное обучение – это обучение в одном из 13 городов России, где есть классы Учебного центра Softline (Москва, Санкт-Петербург, Владивосток, Екатеринбург, Казань, Красноярск, Нижний Новгород, Новосибирск, Омск, Ростов-на-Дону, Самара, Уфа, Хабаровск).

Вы приезжаете в указанное администратором время по нужному адресу и проходите обучение на наших ПК. Все лабораторные работы и/или практические задания будут заранее настроены нашими техническими специалистами и готовы к работе. В стоимость очного обучения входит блокнот, ручка, учебники и пособия, чай/кофе/вода/печеньки и обед. Иногородним слушателям, желающим обучаться в наших классах очно, мы помогаем с подбором и бронированием гостиницы (командировку вы оформляете за свой счёт).

Подробнее
Дистанционное обучение

Если в вашем городе нет класса, вы можете пройти обучение в дистанционном формате. Стоимость дистанционного курса на 10% меньше, чем очного.

Удалённый формат подразумевает подключение к очной группе во время проведения курса (ссылка для подключения будет выслана вам заранее). С вашей стороны нужен компьютер или ноутбук с устойчивым подключением к интернету и гарнитура с микрофоном и наушниками. Вы будете видеть презентацию преподавателя, слышать его, получите удалённый доступ к лабораторным работам (если курс подразумевает их использование), сможете задавать вопросы в групповом чате или голосом, общаться с другими слушателями, а по окончании обучения получите те же сертификаты (по электронной почте), что и очные слушатели (в сертификате не указано, в каком формате вы прошли обучение).

Подробнее

Основное назначение данного курса – это предоставление слушателям возможности анализировать и предоставлять данные при помощи машинного обучения Azure (Azure Machine Learning) и предоставление введения в использование машинного обучения (Machine Learning) с инструментами больших данных (Big Data), такими как HDInsight и службы R.

Подробнее

Производитель: Microsoft

Направление: Операционные системы
Продолжительность: 40 ак. часов
  • Расписание и цены
    04 — 07 марта 2019
    40 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    29 250 руб.
    15 — 19 апреля 2019
    40 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    29 250 руб.
    12 — 16 августа 2019
    40 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    29 250 руб.
    23 — 27 сентября 2019
    40 ак. часов
    Новосибирск
    Дистанционный
    29 250 руб.
    11 — 15 ноября 2019
    40 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    29 250 руб.
    Место обучения Формат Дата и время Стоимость
  • О курсе

    Профиль аудитории:

    • Основной аудиторией данного курса являются специалисты, участвующие в анализе и представлении данных при помощи машинного обучения Azure (Azure Machine Learning).
    • Вторая часть аудитории – это ИТ-специалисты, разработчики и сотрудники, работающие с информацией, которым необходимо поддерживать решение на базе машинного обучения Azure (Azure Machine Learning).

    По окончании курса слушатели смогут:

    • Объяснить машинное обучение (Machine Learning) и использование алгоритмов и языков.
    • Объяснить назначение машинного обучения Azure (Azure Machine Learning) и перечислить основные возможности студии машинного обучения Azure (Azure Machine Learning Studio).
    • Загружать и исследовать различные типы данных в машинное обучение Azure (Azure machine Learning).
    • Исследовать и использовать техники для подготовки наборов данных для применения с машинным обучением Azure (Azure machine Learning).
    • Исследовать и использовать разработку функций и техники выборки на наборах данных, которые будут использоваться с машинным обучением Azure (Azure machine Learning).
    • Исследовать и использовать алгоритмы регрессии и нейронные сети с машинным обучением Azure (Azure machine Learning).
    • Исследовать и использовать алгоритмы классификации и кластеризации с машинным обучением Azure (Azure machine Learning).
    • Использовать R и Python с машинным обучением Azure (Azure Machine Learning) и выбирать подходящий язык для конкретных случаев.
    • Исследовать и использовать гиперпараметры (Hyper-Parameters), несколько алгоритмов и моделей, а также рассчитывать и оценивать модели.
    • Исследовать и предоставлять конечным пользователям службы машинного обучения Azure (Azure Machine Learning) и предоставлять в общий доступ данные сгенерированные моделями машинного обучения Azure (Azure Machine Learning).
    • Исследовать и использовать интерфейсы когнитивных служб (Cognitive Services APIs) для обработки текста и изображений, создавать рекомендательные приложения и описать использование нейронных сетей с машинным обучением Azure (Azure Machine Learning).
    • Исследовать и использовать HDInsight c машинным обучением Azure (Azure Machine Learning).
    • Исследовать и использовать R и R Server с машинным обучением Azure (Azure Machine Learning), объяснить развертывание и настройку SQL Server для поддержки служб R.

    Программа курса:

    • Модуль 1. Введение в машинное обучение (Machine Learning).
    • Модуль 2. Введение в машинное обучение Azure (Azure Machine Learning).
    • Модуль 3. Управление наборами данных (Datasets).
    • Модуль 4. Подготовка данных к использованию с машинным обучением Azure (Azure Machine Learning).
    • Модуль 5. Использование разработки и выборки функций.
    • Модуль 6. Построение моделей машинного обучения Azure (Azure Machine Learning).
    • Модуль 7. Использование классификации и кластеризации с моделями машинного обучения Azure (Azure Machine Learning).
    • Модуль 8. Использование R и Python с машинным обучением Azure (Azure Machine Learning).
    • Модуль 9. Инициализация и оптимизация моделей машинного обучения (Machine Learning).
    • Модуль 10. Использование моделей машинного обучения Azure (Azure Machine Learning).
    • Модуль 11. Использование когнитивных служб (Cognitive Services).
    • Модуль 12. Использование машинного обучения с HDInsight.
    • Модуль 13. Использование служб R с машинным обучением (Machine Learning).

    Предварительная подготовка:

    • Обладать опытом программирования с использованием R и иметь представление об основных пакетах R.
    • Обладать знаниями основных статистических методов и передового опыта в анализе данных.
    • Обладать базовыми знаниями операционной системы Microsoft Windows и ее основной функциональности.
    • Обладать опытом работы с реляционными базами данных.
  • Отзывы

    Ваш отзыв поможет кому-то сделать выбор. Спасибо, что делитесь опытом!

Связаться с менеджером

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».

Запрос

В данный момент курс не стоит в открытом расписании. Оставьте запрос на этот курс, и мы свяжемся с вами для согласования времени и места проведения обучения.

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».