MOC 20774 Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

in diesem Kurs befassen sich die Teilnehmer mit der Analyse und Präsentation von Daten mithilfe von Azure Machine Learning. Außerdem erhalten Sie eine Einführung in die Verwendung von Machine Learning mit Big-Data-Tools wie HDInsight und R Services.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Personen, die mit Azure Machine Learning Daten analysieren und präsentieren wollen
  • IT-Professionals, Entwickler und Wissenarbeiter, die Lösungen unterstützen, die auf Azure Machine Learning basieren

Kurs - Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Programmierung mit R und gängigen R-Paketen
  • Verständnis der statistischen Methoden und Best Practices für die Datenanalyse
  • Kenntnisse über das Microsoft Windows Betriebssystem und dessen Kernfunktionalitäten
  • Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken

Seminardauer

  • 5 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Machine Learning

  • Machine Learning Algorithmen und Sprache

Azure Machine Learning

  • Überblick
  • Azure Machine Learning Studio
  • Entwicklung und Hosting von Azure Machine Learning Applications

Datensatzverwaltung

  • Kategorisieren der Daten
  • Importieren der Daten in Azure Machine Learning
  • Datentransformation

Vorbereitung der Daten für die Verwendung in Azure Machine Learning

  • Vorverarbeitung der Daten
  • Umgang mit unvollständigen Daten

Verwendung von Feature-Engineering und Auswahl

  • Verwendung von Feature Engineering und Feature Selection

Erstellen von Azure Machine Learning Modellen

  • Azure Machine Learning Workflows
  • Auswertung der Modelle
  • Regressionsalgorithmen
  • Neurale Netzwerke

Klassifizierung und Clustering mit den Azure Machine Learning Models

  • Verwendng von Algorithmen für die Klassifizierung
  • Clustertechniken
  • Auswahl von Algorithmen

R und Python

  • Verwendung von R und Python
  • R und Python in Machine Learning Experimente einbauen

Initialisierung und Optimierung von Machine Learning Modellen

  • Verwendung von Hyperparametern, multiplen Algorithmen und Modellen
  • Bewertung und Evaluierung von Modellen

Verwendung von Azure Machine Learning Modellen

  • Bereitstellen und Veröffentlichen der Daten
  • Consuming Experiments

Verwendung der Cognitive Services

  • Cognitive Services
  • Verarbeiten von Sprache, Bildern und Videos
  • Empfehlen von Produkten

Verwendung von Machine Learning mit HDInsight

  • HDInsight
  • HDInsight Clustertypen
  • HDInsight und Machine Learning Modelle

Verwendung von R Services mit Machine Learning

  • R und R Server
  • Verwenden von R-Server in Verbindung mit Machine Learning
  • Verwenden von R mit SQL Server

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