Seminar Details

Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning (MOC20774)

ETC
MOC20774
Hersteller-ID: 20774
Prüfungs ID:
Dauer: 5 Tage
Preis: € 2.465.- exkl.MwST
Wissensgarantie: 12 Monate
Dieses Seminar wurde von Microsoft aus dem Programm genommen, und durch das neue Training ersetzt: 
DP-100T01 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

In diesem Seminar lernen Sie, wie sie Daten mit Azure Machine Learning analysieren und Präsentieren. Außerdem bekommen Sie eine Einführung in die Verwendung von Machine Learning mit Big Data Tools, wie HDInsight und R Services.

Nach Abschluss dieses Seminars haben die Teilnehmer Wissen zu folgenden Themen:
  • Einführung in Machine Learning und wie Algorithmen und Sprachen verwendet werden
  • Zweck von Azure Machine Learning und Haupt-Features von Azure Machine Learning Studio
  • Import von verschiedenen Daten in Azure Machine Learning
  • Techniken, um Datensätze für den Einsatz mit Azure Machine Learning vorzubereiten
  • Feature Engineering und –Auswahl von Daten
  • Regressionsalgorithmen und neurale Netzwerke mit Azure Machine Learning
  • Klassifizierungs- und Clustering-Algorithmen in Azure Machine Learning Modellen
  • Verwenden von R und Python in Azure Machine Learning
  • Hyperparameter und Bewertung verschiedener Modelle
  • Versorgung von Endbenutzern mit Azure Machine Learning-Diensten und teilen von Daten aus Azure Machine Learning-Modellen
  • Cognitive Services APIs für Text- und Bildverarbeitung
  • HDInsight mit Azure Machine Learning
  • R und R Server in Azure Machine Learning und Unterstützung von R-Diensten auf SQL Server

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Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an:
  • Dieses Seminar richtet sich primär an Personen, die Daten mit Azure Machine Learning analysieren und präsentieren möchten.
  • Der Kurs eignet sich aber auch für IT-Fachleute, Entwickler und Information Workers, die Lösungen auf der Basis von Azure-Maschinenlernen unterstützen müssen.

Vorkenntnisse

Für dieses Seminar werden folgende Kenntnisse empfohlen:
  • Programmiererfahrung mit R und Vertrautheit mit gängigen R-Paketen
  • Kenntnisse von statistischen Methoden und Best Practices zur Datenanalyse.
  • Grundkenntnisse des Microsoft Windows Betriebssystems und seiner Kernfunktionalität.
  • Kenntnisse der relationalen Datenbanken.

Schwerpunkte

  1. Introduction to Machine Learning
    1. What is machine learning?
    2. Introduction to machine learning algorithms
    3. Introduction to machine learning languages
  2. Introduction to Azure Machine Learning
    1. Azure machine learning overview
    2. Introduction to Azure machine learning studio
    3. Developing and hosting Azure machine learning applications
  3. Managing Datasets
    1. Categorizing your data
    2. Importing data to Azure machine learning
    3. Exploring and transforming data in Azure machine learning
  4. Preparing Data for use with Azure Machine Learning
    1. Data pre-processing
    2. Handling incomplete datasets
  5. Building Azure Machine Learning Models
    1. Azure machine learning workflows
    2. Scoring and evaluating models
    3. Using regression algorithms
    4. Using neural networks
  6. Using Classification and Clustering with Azure machine learning models
    1. Using classification algorithms
    2. Clustering techniques
    3. Selecting algorithms
  7. Using R and Python with Azure Machine Learning
    1. Using R
    2. Using Python
    3. Incorporating R and Python into Machine Learning experiments
  8. Initializing and Optimizing Machine Learning Models
    1. Using hyper-parameters
    2. Using multiple algorithms and models
    3. Scoring and evaluating Models
  9. Using Azure Machine Learning Models
    1. Deploying and publishing models
    2. Consuming Experiments
  10. Using Cognitive Services
    1. Cognitive services overview
    2. Processing language
    3. Processing images and video
    4. Recommending products
  11. Using Machine Learning with HDInsight
    1. Introduction to HDInsight
    2. HDInsight cluster types
    3. HDInsight and machine learning models
  12. Using R Services with Machine Learning
    1. R and R server overview
    2. Using R server with machine learning
    3. Using R with SQL Server
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