Частным лицам: +7 (495) 232-32-16
Корп. клиентам: +7 (495) 780-48-44

Курс 20774А: Облачная аналитика больших данных (Big Data) при помощи машинного обучения в Azure




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.
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Продолжительность курса - 40 ак. ч.

Отзывы о Центре

Тут работают очень отзывчивые люди с желанием поделиться знаниями с другими людьми. Мне очень понравилось! Желаю Вам прогрессировать и развиваться дальше! Сейчас меня всё устраивает и я обязательно буду учиться далее

Cлушатель: Загер Давид Константинович

Удобство организации учебного процесса от момента заказа курсов до непосредственного обучения. Информационный обмен на высшем уровне. Обратная связь с кураторами и "бумажный" документооборот организованы прекрасно.

Cлушатель: Милованов Антон Михайлович

Предварительная подготовка

Требуемая подготовка: Успешное окончание курса Курс 20773А: Анализ больших данных (Big Data) с помощью Microsoft R или эквивалентная подготовка.

Требуемая подготовка: Успешное окончание курса Анализ данных на языке SQL или эквивалентная подготовка.

Требуемая подготовка: Английский язык. Уровень 2. Elementary, часть 2, или эквивалентная подготовка. Определить уровень владения языком вам поможет тест.

Рекомендуемая подготовка (необязательная): Успешное окончание курса Курс 20767А: Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2016 или эквивалентная подготовка.

Рекомендуемая подготовка (необязательная):

Получить консультацию о необходимой предварительной подготовке по курсу Вы можете у наших менеджеров: +7 (495) 232-32-16.

Наличие предварительной подготовки является залогом Вашего успешного обучения. Предварительная подготовка указывается в виде названия других курсов Центра (Обязательная предварительная подготовка). Вам следует прочитать программу указанного курса и самостоятельно оценить, есть ли у Вас знания и опыт, эквивалентные данной программе. Если Вы обладаете знаниями менее 85-90% рекомендуемого курса, то Вы обязательно должны получить предварительную подготовку. Только после этого Вы сможете качественно обучиться на выбранном курсе.

Рекомендуемые курсы по специальности

Чтобы стать профессионалом, мы рекомендуем Вам вместе с этим курсом изучить:

Сертификации и экзамены

Данный курс готовит к экзаменам, входящим в программы подготовки сертифицированных специалистов международного уровня:

Данный курс готовит к успешной сдаче международных сертификационных экзаменов:

Программа курса

  Тема Ак. часов  
   
  Модуль 1. Введение в машинное обучение
  • Что такое машинное обучение?
  • Введение в алгоритмы машинного обучения
  • Введение в языки машинного обучения

Лабораторная работа: Введение в машинное обучение

  • Регистрация в Azure
  • Тестирование работы
  • Оценка работы
1  
  Модуль 2. Введение в машинное обучение Azure
  • Обзор машинного обучения Azure
  • Введение в Azure Machine Learning Studio
  • Разработка и размещение приложений машинного обучения Azure

Лабораторная работа: Введение в машинное обучение Azure

  • Изучение Azure Machine Learning Studio
  • Клонирование и запуск простого эксперимента
  • Клонирование эксперимента, внесение простых изменений и повторный запуск
2  
  Модуль 3. Работа с наборами данных
  • Классификация данных
  • Импорт данных для машинного обучения Azure
  • Исследование и преобразование данных в машинном обучении Azure

Лабораторная работа: Визуализация данных

  • Подготовка базы данных SQL Azure
  • Импорт данных
  • Визуализация данных
  • Суммирование данных
4  
  Модуль 4. Подготовка данных для использования машинного обучения Azure
  • Предварительная обработка данных
  • Обработки неполных данных

Лабораторная работа: Подготовка данных для использования машинного обучения Azure

  • Обзор данных с помощью Power BI
  • Очистка данных
3  
  Модуль 5. Использование средств конструирования и выборки
  • Использование компонент конструирования
  • Использование компонент выбора

Лабораторная работа: Использование rxExec и revoPemaR для распараллеливания операций

  • Слияние наборов данных
  • Использовать PCA для понижения измерений
  • Выбор переменных и редактирование метаданных
2  
  Модуль 6. Построение моделей машинного обучения Azure
  • Процессы машинного обучения Azure
  • Оценка и применение моделей
  • Применение регрессионных алгоритмов
  • Использование нейронных сетей

Лабораторная работа: Построение моделей машинного обучения Azure

  • Использование модуля Azure machine learning Studio для подключения регрессии
  • Оценки моделей машинного обучения
  • Добавление дополнительных регрессионных моделей
  • Создание и запуск приложений с алгоритмами нейронных сетей
4  
  Модуль 7. Классификация и кластеризация в моделях машинного обучения Azure
  • Алгоритмы классификации
  • Методы кластеризации
  • Выбор алгоритмов

Лабораторная работа: Классификация и кластеризация в моделях машинного обучения Azure

  • Использование модулей Azure machine learning Studio для классификации
  • Добавление раздела К-среднего в эксперимент
  • Добавление PCA для обнаружения аномалий
  • Анализ моделей
3  
  Модуль 8. Использование R и Python в машинном обучении Azure
  • Использование R
  • Использование Python
  • Использование блокнотов Jupyter
  • Поддержка R и Python

Лабораторная работа: Использование R и Python в машинном обучении Azure

  • Добавление скриптов на R и Python
  • Использование Python в интегрированной среде разработки Visual Studio
  • Добавление блокнота Jupyter
  • Запуск блокнота Jupyter
  • Импорт пакетов для R/Python
  • Визуализация данных с помощью R/Python
  • Программирование на R для работы на основе временных рядов
4  
  Модуль 9. Инициализация и оптимизация моделей машинного обучения
  • Использование гипер-параметров
  • Использование нескольких алгоритмов и моделей
  • Сравнение и оценка ансамбля

Лабораторная работа: Инициализация и оптимизация моделей машинного обучения

  • Использование гипер-параметров
  • Построение ансамбля с помощью стека
  • Оценка ансамбля
3  
  Модуль 10. Использование моделей машинного обучения Azure
  • Развертывание и публикации моделей
  • Экспорт данных

Лабораторная работа: Использование моделей машинного обучения Azure

  • Развертывание моделей машинного обучения
  • Использование опубликованных моделей
  • Экспорт данных
  • Использование экспортированных данных в моделе машинного обучения
4  
  Модуль 11. Использование когнитивных служб
  • Обзор когнитивных служб
  • Обработка текста
  • Обработка изображений
  • Создание рекомендаций

Лабораторная работа: Использование когнитивных служб

  • Создание и запуск приложения обработки текста
  • Создание и запуск приложения для обработки изображений
  • Создание и запуск приложения с рекомендацией
3  
  Модуль 12. Использование машинного обучения с HDInsight
  • Введение в HDInsight
  • Типы кластеров HDInsight
  • HDInsight и модели машинного обучения

Лабораторная работа: Использование машинного обучения с HDInsight

  • Развертывание кластера HDInsight
  • Использование кластера HDInsight
  • Отображение данных в Power BI
3  
  Модуль 13. Использование R-сервисов машинного обучения
  • Обзор R и сервера R
  • Использование сервера R в моделях машинного обучения
  • Использование R с SQL Server

Лабораторная работа: Использование R-сервисов машинного обучения

  • Развертывание DSVM
  • Наука о данных в виртуальной машине
  • Настройка сервера R
  • Запуск образца приложения сервера R
  • Развертывание SQL Server 2016 в виртуальной машине Azure
  • Настройка SQL Server для разрешения выполнения сценариев R
  • Выполнение скриптов R внутри выражений Т-SQL
  • Использование R для визуализации данных
4  
  Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем 40 +20
бесплатно
 
  По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.  

Расписание

Звоните по тел. +7 (495) 232-32-16

Стоимость обучения (рублей)* 

Курс может быть заказан согласно ФЗ-44, ФЗ-223 (закупка/аукцион/запрос котировок/конкурсные процедуры)
с 10:00 до 17:00 Вечер или Выходные
Стандартная цена
Онлайн Индивидуальное обучение Записаться
Частные лица 38 990 38 990 38 990 111 000 **
Организации 40 990 40 990 40 990
Центр предоставляет специальную услугу Индивидуального обучения. Длительность индивидуального обучения - минимум 4 академических часа. Стоимость обучения в Москве уточняйте у менеджера. При выездном индивидуальном обучении устанавливается надбавка: +40% от стоимости заказанных часов при выезде в пределах МКАД, +40% от стоимости заказанных часов и + 1% от стоимости заказанных часов за каждый километр удаления от МКАД при выезде в пределах Московской области. Стоимость выезда за пределы Московской области рассчитывается индивидуально менеджерами по работе с корпоративными клиентами.
**Указана минимальная цена за индивидуальное обучение. Число часов работы с преподавателем в 2 раза меньше, чем при обучении в группе. Если Вам для полного усвоения материала курса потребуется больше часов работы с преподавателем, то они оплачиваются дополнительно.

Документы об окончании

В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы:

БУХ

Удостоверение*

Cert_Common

Свидетельство

Cert_Inter

Cертификат международного образца

Cert_Microsoft

Международный сертификат Microsoft

*Для получения удостоверения вам необходимо предоставить копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании.

Сертификаты международного образца выводятся после окончания курса в личном кабинете слушателя.

Все документы Центра

Актуальные новости

Впервые в России! УЦ «Специалист» запускает Microsoft Plus

Впервые в России! УЦ «Специалист» запускает Microsoft Plus

В УЦ «Специалист» слушатели курсов Microsoft получают бесплатно полугодовой доступ к системе практических тестов Measure Up (стоимостью от 80 до 130 евро). На территории России и бывшего СССР такие условия имеет только УЦ «Специалист», как единственный участник Ассоциации ведущих европейских учебных центров LLPA.

Полный текст новости

В новый год с сертификатом Microsoft Azure!

В новый год с сертификатом Microsoft Azure!

Учебный Центр «Специалист» и Microsoft предоставляют уникальную возможность сдать экзамен со скидкой 99% и получить международный сертификат специалиста по облачным решениям Microsoft.

Полный текст новости

Все новости

Microsoft Cisco PMI Peoplecert Adobe 1C Autodesk

Курсы менеджеров по персоналу Кадровые курсы Бухгалтерские курсы Курсы дизайна Курсы фотошоп Курсы 1с Курсы 3ds max

© 1991–2019 Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана
Адрес главного офиса: г. Москва, Госпитальный переулок, д. 4/6. Адреса учебных центров: м.Таганская, м.Пролетарская или м.Крестьянская застава, м.Бауманская, м.Красносельская, м.Полежаевская, м.Белорусская или м.Савеловская.


Телефон: +7 (495) 232-32-16, E-mail: info@specialist.ru, Whatsapp: +7 (985) 842-11-89, Дистанционное обучение для слабослышащих, Отправить сообщение вебмастеру

Не нашли нужный курс? Воспользуйтесь Поиском!

Сведения об образовательных организациях
envelope

Спасибо! Вам на e-mail отправлено письмо со ссылкой для подтверждения

Если письмо не пришло, поищите его в папке со спамом или повторите подписку

email-checked.png

Вы подписались на рассылку

logo_wm.gif cyberplat1.gif logo_ramblertop.gif Яндекс.Метрика
Наш сайт использует файлы cookie
Наша задача – сделать Ваше обучение успешным. Specialist.ru использует файлы cookie, чтобы гарантировать максимальное удобство пользователям, предоставляя им персонализированную информацию и запоминая их предпочтения. Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете своё согласие на использование файлов cookie. Подробнее...