[Специалист] Курс 20774А: Облачная аналитика больших данных (Big Data) при помощи машинного обучения

[Специалист] Курс 20774А: Облачная аналитика больших данных (Big Data) при помощи машинного обучения

​

Этот курс предназначен для специалистов, желающих обрабатывать большие объёмы данных с помощью таких современных средств автоматизации, как машинное обучение. Также курс будет интересен специалистам, изучающим HDInsight и R.
Цель курса – предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для анализа больших данных и визуализации результата при помощи машинного обучения в Azure. Также в курсе рассмотрены такие инструменты анализа больших данных как HDInsight и R.
По окончании курса Вы будете уметь:

• объяснять принципы работы механизмов машинного обучения, используемые алгоритмы и языки;

• описывать возможности машинного обучения в Azure и перечислять основные функции Azure Machine Learning Studio;

• загружать и исследовать различные типы данных для машинного обучения Azure;

• изучать и использовать методы подготовки наборов данных для использования с машинным обучением Azure;

• изучать и использовать регрессионные алгоритмы и алгоритмы работы нейронных сетей в рамках машинного обучения Azure;

• изучать и использовать алгоритмы классификации и кластеризации в рамках машинного обучения Azure;

• использовать преимущества R и Python при работе с машинным обучением Azure;

• изучать и использовать гипер-параметры, множество алгоритмов и моделей для решения аналитических задач;

• предоставлять пользователям доступ к результатам отработки моделей машинного обучения Azure;

• изучать и использовать подключения к когнитивным службам (Cognitive Services API) для обработки текста и изображений, создания рекомендаций и описание использования нейронных сетей в рамках машинного обучения Azure;

• изучать и использовать HDInsight в рамках машинного обучения Azure;

• изучать и использовать язык R и сервер R в рамках машинного обучения Azure;

• объяснять, как развернуть и настроить SQL Server для поддержки служб R.

Продолжительность курса - 40 ак. ч.