Аналитика с использованием машинного обучения на платформе Microsoft Azure ML
О чём курс
Глубокий анализ данных позволяет находить скрытые закономерности даже в тех случаях, когда у бизнеса нет заранее сформулированной гипотезы или четкого запроса. Курс разбирает процесс перехода от работы с классическими языками запросов (SQL, DAX) к построению прогнозных моделей на базе облачной платформы Azure ML. Обучение ориентировано на аналитиков данных и разработчиков отчетности, которым необходимо автоматизировать процесс поиска инсайтов в больших массивах информации. В результате вы освоите инструменты облачного машинного обучения и научитесь создавать сложные аналитические модели для решения реальных бизнес-задач.
Программа обучения
- Точной программы нет
- Примерный план:
- Основы машинного обучения и подходы к анализу данных
- Введение в платформу Microsoft Azure ML
- Подготовка и очистка данных в облачной среде
- Выбор и обучение алгоритмов машинного обучения
- Построение и тестирование сложных прогнозных моделей
- Развертывание моделей и интеграция в аналитические приложения
Другие материалы автора 10
ФС Федор Самородов Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Это не розничная цена — это ваш взнос в складчину. Мы собираем группу участников и делим между ними стоимость официального доступа: каждый платит только свою долю, а получает весь материал. Чем больше участников, тем меньше взнос. После того как сумма собрана, мы оформляем официальный доступ и раздаём материалы всем, кто участвовал.
Нажмите кнопку «Получить доступ» на этой странице и следуйте инструкциям. Вас переведёт на форму оплаты — доступны все современные способы (карта, СБП, электронные кошельки). После оплаты на почту придёт письмо со ссылкой и инструкциями для доступа к материалам. Если ссылка не открывается, загляните в раздел «Помощь» или напишите в поддержку.
Да, конечно. Все материалы — видео, PDF, дополнительные файлы — можно скачать к себе на компьютер и пользоваться ими сколько угодно, без ограничений по времени. Ссылки остаются активными в вашей библиотеке «Мои складчины».