MOC 55162 Creating and Deploying in Minutes No-Code Predictive Analytics Using Azure Machine Learning
No longer available
Classroom training | German | Claim
Duration of training: 2 days
Objectives
In diesem Kurs lernen Sie das Erstellen von Predictive Analytics per Drag und Drop mit dem Microsoft Azure-Maschine Learning Studio von einem Desktop mithilfe des Browsers ohne Codierung.
Target audience
- Business Analysten
- Business intelligence Entwickler und Manager
Requirements
Kenntnisse über die Arbeit mit eigenen Businessdaten
Agenda
Überblick Machine Learning
- Einführung
- Methodik
- Überwachte vs. nichtüberwachte Methoden
- Analytics Spectrum
- Entwicklungsmethodik mit dem Azure Machine Learning Studio
- Wachsamkeit
Einführung Azure Machine Learning Studio
- Experimente
- Web Services
- Notebooks
- Datensammlungen
- Ausgebildete Modelle
- Einstellungen
- Lösungswegübungen und Gruppendiskussionen
Datenaufbereitung
- Tools für die Reinigung
- Text Dateien vs. Binär Dateien
- Datenstruktur
- Schritte zur Datenbereinigung
- Gewöhnliche Reinigungsaufgaben
- Feature
- Auswahl
- Technik
- Gruppendiskussionen
Machine Learning Algorithmen Lessons
- Regression
- Einstufung
- Clustering
- Anomalie Erkennung
- Azure Machine Learning Spickzettel
- Visualisierungen
- Gruppendiskussion und Übungen
Erstellen von Modellen
- Gruppendiskussionen
- Datenerfassung
- Datenvorbereitung
- Feature-Auswahl
- Train Data
- Kreuzvalidierung
- Vergleich von Regressionen und Ergebnissen
- Auswerten von Lösungen
- Lernen von Beispielen
Visualisierung analytischer Modelle mit Power BI
- Überblick Power BI
- Erstellung eines Power BI Accounts
- Bereitstellung auf Power BI
- Visualisierungen
Objectives
In diesem Kurs lernen Sie das Erstellen von Predictive Analytics per Drag und Drop mit dem Microsoft Azure-Maschine Learning Studio von einem Desktop mithilfe des Browsers ohne Codierung.
Target audience
- Business Analysten
- Business intelligence Entwickler und Manager
Requirements
Kenntnisse über die Arbeit mit eigenen Businessdaten
Agenda
Überblick Machine Learning
- Einführung
- Methodik
- Überwachte vs. nichtüberwachte Methoden
- Analytics Spectrum
- Entwicklungsmethodik mit dem Azure Machine Learning Studio
- Wachsamkeit
Einführung Azure Machine Learning Studio
- Experimente
- Web Services
- Notebooks
- Datensammlungen
- Ausgebildete Modelle
- Einstellungen
- Lösungswegübungen und Gruppendiskussionen
Datenaufbereitung
- Tools für die Reinigung
- Text Dateien vs. Binär Dateien
- Datenstruktur
- Schritte zur Datenbereinigung
- Gewöhnliche Reinigungsaufgaben
- Feature
- Auswahl
- Technik
- Gruppendiskussionen
Machine Learning Algorithmen Lessons
- Regression
- Einstufung
- Clustering
- Anomalie Erkennung
- Azure Machine Learning Spickzettel
- Visualisierungen
- Gruppendiskussion und Übungen
Erstellen von Modellen
- Gruppendiskussionen
- Datenerfassung
- Datenvorbereitung
- Feature-Auswahl
- Train Data
- Kreuzvalidierung
- Vergleich von Regressionen und Ergebnissen
- Auswerten von Lösungen
- Lernen von Beispielen
Visualisierung analytischer Modelle mit Power BI
- Überblick Power BI
- Erstellung eines Power BI Accounts
- Bereitstellung auf Power BI
- Visualisierungen