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

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

Выполнение научных расчетов над облачными данными при помощи машинного обучения Azure

продвинутый

Уровень

40 ак. часа

Продолжительность
Производитель:
Направление:
Цена очного обучения:
32 500 руб.
Цена дист.анционного обучения:
29 250 руб.
  • Расписание и цены
    04 — 07 марта 2019
    40 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    29 250 руб.
    Место обучения Формат Дата и время Стоимость
    Москва Очный 04 — 07 марта 2019 32 500 руб.
    Москва Дистанционный 04 — 07 марта 2019 29 250 руб. скидка 10%
  • 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
    Отзывов нет.
    Чтобы оставить отзыв, необходимо войти
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».

Заявка

Формат, место и дата проведения обучения согласовываются индивидуально.

Оставьте запрос на обучение, заполнив форму ниже. Менеджер Учебного центра свяжется с вами для согласования времени и места проведения курса.

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».