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Digitale Transformation - der Workshop zum Einstieg

19.09.-20.09.2019 in Nürnberg

Seminar Certified Ethical Hacker v10 (CEH)

14.10.-18.10.2019 in Nürnberg

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MOC 20774 On-Demand: Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning

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Ziele

In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die Analyse und Präsentation von Daten mithilfe von Azure Machine Learning. Zusätzlich gibt es eine Einführung in die Verwendung von Machine Learning mit Big-Data-Tools wie HDInsight und R Services.

Preise:

Schulung mit digitaler Unterlage: Einführungspreis 599 EUR (Preis zzgl. Mwst.)

Schulung ohne Unterlage: Einführungspreis 499 EUR (Preis zzgl. Mwst.)

Zielgruppe

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

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

Agenda

Einführung in Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Machine Learning Algorithmen
  • Machine Learning Sprachen

Einführung in Azure Machine Learning

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

Datensätze verwalten

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

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

Initialisierung und Optimierung von Machine Learning Modellen

  • Verwendung von Hyperparametern
  • Verwendung von Multiple Algorithms und Modellen
  • Bewertung und Evaluierung von Modellen

Verwendung von Azure Machine Learning Modellen

  • Bereitstellen und Veröffentlichen der Daten
  • Consuming Experiments

Verwendung der Cognitive Services

  • Überblick über die Cognitive Services
  • Verarbeiten von Sprache
  • Verarbeiten von Bildern und Videos
  • Empfehlen von Produkten

Verwendung von Machine Learning mit HDInsight

  • Einführung in HDInsight
  • HDInsight Clustertypen
  • HDInsight und Machine Learning Modelle

Verwendung von R Services mit Machine Learning

  • Überblick über R und R Server
  • Verwenden von R-Server in Verbindung mit Machine Learning
  • Verwenden von R mit SQL Server
Tags: Microsoft
 
 

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