MOC 20774 Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning
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Classroom training | German | Claim
Duration of training: 5 days
Objectives
In diesem Kurs lernen Sie Daten mit Azure Machine Learning zu analysieren und zu präsentieren.
Target audience
- Personen, die an der Datenanalyse und -präsenation mit Azure Machine Learning Daten interessiert sind.
- IT-Professionals und Enwickler, die Lösungen mit Azure Machine Learning bereitstellen
Requirements
- Programmierungerfahrung mit R
- Verständnis der statistischen Methoden und Best Practices für die Datenanalyse
- Microsoft Windows Betriebssystem Kenntnisse
- Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken
Agenda
Machine Learning Einführung
- Machine Learning
- Machine Learning Algorithmen
- Machine Learning Sprachen
Azure Machine Learning Einführung
- Überblick
- Azure Machine Learning Studio
- Entwicklung und Hosting von Azure Machine Learning Applications
Verwaltung von Datensätzen
- 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
- R verwenden
- 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
- Modellenbewertung und -evaluierung
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
- Bildern und Videos bearbeiten
- Produktenempfehlungen
Verwendung von Machine Learning mit HDInsight
- HDInsight Einführung
- 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
Objectives
In diesem Kurs lernen Sie Daten mit Azure Machine Learning zu analysieren und zu präsentieren.
Target audience
- Personen, die an der Datenanalyse und -präsenation mit Azure Machine Learning Daten interessiert sind.
- IT-Professionals und Enwickler, die Lösungen mit Azure Machine Learning bereitstellen
Requirements
- Programmierungerfahrung mit R
- Verständnis der statistischen Methoden und Best Practices für die Datenanalyse
- Microsoft Windows Betriebssystem Kenntnisse
- Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken
Agenda
Machine Learning Einführung
- Machine Learning
- Machine Learning Algorithmen
- Machine Learning Sprachen
Azure Machine Learning Einführung
- Überblick
- Azure Machine Learning Studio
- Entwicklung und Hosting von Azure Machine Learning Applications
Verwaltung von Datensätzen
- 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
- R verwenden
- 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
- Modellenbewertung und -evaluierung
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
- Bildern und Videos bearbeiten
- Produktenempfehlungen
Verwendung von Machine Learning mit HDInsight
- HDInsight Einführung
- 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