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使用Azure机器学习实现云数据科学

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课程代码:2128培训课时:5天,共30小时

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备注:详情可拨打 400-690-6115 或在线咨询客服人员

课程简介

学员通过该课程的学习,可以学习到使用Azure机器学习技术来提升企业业务数据分析能力,同时也可以学习到一些大数据工具,例如HDInsight、Microsoft R服务等的相关知识。

开课信息

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北京 2019-09-13 脱产班 在线报名

学员基础

本课程面向企业从事相关IT工作的专业人员、开发人员和信息工作者,以及希望通过使用Azure机器学习技术来实现企业数据分析和展现的人员。

课程目标

? 了解机器学习的算法和语言

? 了解机器学习的功能特性

? 上传各种类型的数据到Azure机器学习

? 实现回归算法和神经网络

? 使用分类和聚合算法

? 了解R语言和Python语言

? 了解HDInsight

展示全部

课程大纲

课程模块

课程内容

机器学习概述

1 什么是机器学习

2 机器学习算法

3 机器学习语言

4 动手实验:注册并开始使用Azure机器学习

Azure机器学习

1 Azure机器学习概述

2 Azure machine learning studio介绍

3 开发和托管Azure机器学习应用

4 动手演示:

l 熟悉Azure机器学习界面

l 复制并运行一个简单实验

管理Datasets

1 分类数据

2 导入数据到Azure机器学习

3 Azure机器学习中进行数据抽取与转换

4 动手实验:

l 准备Azure SQL数据源

l 导入数据

l 处理和可视化数据

准备Azure机器学习的数据源

1 数据预处理

2 处理不完整数据

3 动手实验:

l 使用Power BI挖掘数据

l 清理数据

使用特征工程和特征选择

1 特征工程

2 特征选择

构建Azure机器学习模型

1 Azure机器学习工作流

2 评估模型

3 使用回归算法

4 使用神经网络

5 动手实验:创建并运行神经网络应用程序

使用Azure机器学习模型进行分类和聚类

1 分类算法

2 聚类算法

3 选择算法

Azure机器学习中使用RPython

1 什么是R

2 什么是Python

3 RPython应用到Azure机器学习中

4 动手实验:使用Python建立分析

初始化和优化机器学习模型

1 部署和发布Azure机器学习模型

2 使用超参数

3 使用多种算法和模型

4 评估模型

5 动手实验:使用超参数

使用认知服务

1 认知服务概述

2 处理语言

3 处理图像和视频

4 推荐产品

l 建立语言应用程序

l 建立人脸识别应用程序

l 建立推荐应用程序

使用HDInsight机器学习

1 HDInsight概述

2 HDInsight集群类型

3 HDInsight和机器学习模型

4 动手实验:使用HDInsight群集

使用机器学习中的R服务

1 R服务概述

2 使用机器学习R服务

3 SQL Server中使用R服务

4 动手实验:

l 部署DSVM

l 使用远程R会话

l 执行R脚本运行T-SQL语句

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    PMP® is a registered mark of the Project Management Institute, Inc.

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