Rozšířené vyhledávání

M20774 Cloud Data Science pomocí Azure Machine Learning Tisk

Hlavním cílem školení je naučit studenty využívat možnosti analyzovat a prezentovat data pomocí Azure Machine Learning a zároveň využít machine learning s nástroji pracujícími s velkými objemy dat (big data) jako jsou HDInsight a R Services.

Délka kurzu: 4 dny

Termíny

TermínMístoJazykCena (bez DPH)Dostupnost
21. 1. 2019 - 24. 1. 2019 Praha cs 25 000 Kč Volný termín
25. 3. 2019 - 28. 3. 2019 Praha cs 25 000 Kč Volný termín
3. 6. 2019 - 6. 6. 2019 Praha cs 25 000 Kč Volný termín
PDF ke stažení Rozbalit všeSbalit vše
  • Absolvent kurzu bude umět

    • Vysvětlit pojem machine learning, jeho funkčnost a jazyky, které využívá
    • Pracovat s Azure Machine Learning Studiem
    • Nahrát a používat různé typy dat do systému Azure Machine Learning
    • Využívat různé techniky pro přípravu data setů pro Azure Machine Learning
    • Využívat možnosti a techniky na data sety, které používá Azure Machine Learning
    • Využívat regresní algoritmy a neurální sítě pomocí Azure Machine Learning
    • Využít klasifikační algoritmy a clustering pomocí Azure Machine Learning
    • Použít jazyky R a Python ve službě Azure Machine Learning
    • Využít hyperparametry, více algoritmů a modelů k porovnání modelů
    • Vysvětlit a nastavit konečným uživatelům, jak se připojit k Azure Machine Learning services a jak sdílet data
    • Využít službu Cognitive Services API pro zpracování textu a multimédií
    • Využívat službu HDInsight s Azure Machine Learning
    • Využívat jazyk R a R Server se službou Azure Machine Learning, nasadit a konfigurovat SQL Server s R službou
  • Požadavky pro absolvování kurzu

    • Zkušenosti s jazykem R a R balíčky
    • Základní znalost běžných statistických metod a datových analýz
    • Základní znalost operačního systému Microsoft Windows
    • Základní práce s relačními databázemi a MS SQL Server
  • Kurz určen pro

    • Primárně je kurz určen pro účastníky, kteří se chtějí naučit analyzovat a prezentovat data pomocí Azure Machine Learning.
    • Sekundárně je určen pro IT profesionály, vývojáře a IT pracovníky, kteří jsou zodpovědní za správu, vývoj a podporu Azure machine learning.
  • Literatura

    Všichni účastníci školení obdrží originál studijních certifikovaných materiálů Microsoft.

  • Technické vybavení

    Prostorné učebny jsou vybaveny nadstandardními počítači s možností přístupu na Internet, včetně bezdrátového přístupu.

  • Osnova

    Modul 1: Úvod do Machine Learning

    • Kapitola 1: Co je Machine Learning?
    • Kapitola 1: Úvod do algoritmů machine learning
    • Kapitola 2: Úvod do jazyků machine learning
    • Cvičení: Úvod do machine Learning

    Modul 2: Úvod do Azure Machine Learning

    • Kapitola 1: Přehled Azure machine learning
    • Kapitola 2: Úvod do Azure machine learning studia
    • Kapitola 3: Vývoj a hosting Azure machine learning aplikací
    • Cvičení: Úvod do Azure machine learning

    Modul 3: Správa data setů

    • Kapitola 1: Kategorizace dat
    • Kapitola 2: Import dat do Azure machine learning
    • Kapitola 3: Transformace dat v Azure machine learning
    • Cvičení: Správa data setů

    Modul 4: Příprava dat pro Azure Machine Learning

    • Kapitola 1: Příprava dat
    • Kapitola 2: Práce s nekompletními data sety
    • Cvičení: Příprava dat pro Azure machine learning

    Modul 5: Použití inženýrských funkcí a výběru

    • Kapitola 1: Použití inženýrských funkcí
    • Kapitola 2: Použití výběru
    • Cvičení: Použití inženýrských funkcí a výběru

    Modul 6: Tvorba Azure Machine Learning modelů

    • Kapitola 1: Azure machine learning workflow
    • Kapitola 2: Ohodnocení a výběr modelu
    • Kapitola 3: Použití regresních algoritmů
    • Kapitola 4: Využití neurálních sítí
    • Cvičení: Tvorba Azure machine learning modelů

    Modul 7: Použití klasifikace a klasteringu pomocí Azure machine learning modelů

    • Kapitola 1: Použití klasifikačních algoritmů
    • Kapitola 2: Techniky clusteringu a výběr algoritmu
    • Cvičení: Využití klasifikace a klasteringu pomocí Azure machine learning modelů

    Modul 8: Použití jazyka R a Python pomocí Azure Machine Learning

    • Kapitola 1: Použití jazyka R
    • Kapitola 2: Použití jazyka Python
    • Kapitola 3: Spolupráce R a Python jazyků pro Machine Learning experimenty
    • Cvičení: Použití jazyka R a Python pomocí Azure machine learning

    Modul 9: Inicializace a optimalizace Machine Learning modelů

    • Kapitola 1: Použití hyperparametrů
    • Kapitola 2: Využití více algoritmů a modelů, jejich výběr a porovnání
    • Cvičení: Inicializace a optimalizace machine learning modelů

    Modul 10: Využití Azure Machine Learning modelů

    • Kapitola 1: Nasazení a publikace modelů
    • Kapitola 2: Využití experimentů
    • Cvičení: Využití Azure machine learning modelů

    Modul 11: Využití kognitivních služeb

    • Kapitola 1: Přehled kognitivních služeb
    • Kapitola 2: Zpracování jazyka, obrázků a videa
    • Cvičení: Využití kognitivních služeb

    Modul 12: Použití Machine Learning s HDInsight

    • Kapitola 1: Úvod do HDInsight
    • Kapitola 2: HDInsight klastery
    • Kapitola 3: HDInsight a machine learning modely
    • Cvičení: Machine Learning s HDInsight

    Modul 13: Využití R služeb s Machine Learning

    • Kapitola 1: R a R server
    • Kapitola 2: Použití R serveru se službou machine learning
    • Kapitola 3: Použití R s SQL Serverem
    • Cvičení: Využití R služeb se službou machine learning
  • Návaznosti

    Business Intelligence

    Business Intelligence
OKsystem a.s.
Tento web používá k poskytování služeb a analýze návštěvnosti soubory cookie. Používáním těchto stránek s tím souhlasíte.