/

Главная / Учебный центр / Вендоры / Microsoft Corporation / Выполнение научных расчетов над облачными данными при помощи машинного обучения Azure

Выполнение научных расчетов над облачными данными при помощи машинного обучения Azure

20774 A
  • Формат проведения:
  • Уровень: продвинутый
  • Продолжительность: 40 ак. часов

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.


Если вы не нашли интересующий вас формат или время/место проведения курса в расписании, пожалуйста, свяжитесь с нами

Расписание и цены
Место обучения
Формат
Дата и время
Стоимость
Дистанционно
очный, (с применением дистанционных технологий)
12 — 16 марта 2018
29 250 руб. 32 500 руб. –10%
Москва, Москва, 2-ой Южнопортовый проезд, дом 31, стр.1 Схема проезда и фото
x
Схема проезда

Москва, 2-ой Южнопортовый проезд,  дом 31, стр.1, контактный телефон +7 (495) 228-4707

очный (дневной, в аудитории)
12 — 16 марта 2018
32 500 руб.
Скидки распространяются на клиентов РФ
Указанная информация на сайте не является публичной офертой
О курсе

Аудитория курса:

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).

Для успешного прохождения курса рекомендуется:

  • 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