+7 (495) 229-0436   shopadmin@itshop.ru 119334, г. Москва, ул. Бардина, д. 4, корп. 3
 
 
Вы смотрели
Вход
 
 
Каталог
 
Категории
 
 
Подписка на новости:
Новости ITShop
Windows 7 и Office: Новости и советы
Обучение и сертификация Microsoft
Вопросы и ответы по MSSQLServer
Delphi - проблемы и решения
Adobe Photoshop: алхимия дизайна
 
Ваш отзыв
Оцените качество магазина ITShop.ru на Яндекс.Маркете. Если вам нравится наш магазин - скажите об этом Google!
 
 
Способы оплаты
Яндекс.Деньги VISA, EUROCARD/MASTER CARD, DCL, JCB WebMoney RBK Money Деньги@mail.ru Сбербанк РФ ASSIST QIWI кошелек
 
Курс расчета
 
 1 у.е. = 58.90 руб.
 
 Цены показывать:
 
 
 
 
  
Направления
Big Data   Business Intelligence   Clouds   Интернет   Информационная безопасность   Корпоративные информационные системы   Операционные системы Linux   Операционные системы Windows   Офисное ПО   Разработка веб-приложений   Разработка ПО   Системное администрирование   Средства тестирования   СУБД и хранилища данных   Управление ИТ-инфраструктурой   Управление проектами   Управление разработкой ПО  
 

Продукт  

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

Цена: 28 990 руб.
 
Звонок с сайта Купить дешевле
 
Продолжительность - 5 дней
 
Специализация:  Microsoft SQL Server 2016
Название производителя: 20774 Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning
Код: 20774
 

Курс «20774 Облачная аналитика больших данных (Big Data) при помощи машинного обучения в Azure» ориентирован на специалистов, желающих обрабатывать большие объёмы данных с помощью таких современных средств автоматизации, как машинное обучение. Также курс будет интересен специалистам, изучающим HDInsight и R.

На курсе слушатели научатся анализировать большие данные и визуализировать результаты при помощи машинного обучения в Azure. Также в курсе рассмотрены такие инструменты анализа больших данных как HDInsight и R.

Рекомендуемый уровень подготовки:

Успешное окончание курсов 20773 Анализ больших данных (Big Data) с помощью Microsoft R и 20767 Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2016

Прослушав данный курс, Вы научитесь:

  • 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;
  • использовать методы подготовки наборов данных для использования с машинным обучением Azure;
  • использовать регрессионные алгоритмы и алгоритмы работы нейронных сетей в рамках машинного обучения Azure;
  • использовать алгоритмы классификации и кластеризации в рамках машинного обучения Azure;
  • использовать преимущества R и Python при работе с машинным обучением Azure;
  • использовать гипер-параметры, множество алгоритмов и моделей для решения аналитических задач;
  • предоставлять пользователям доступ к результатам отработки моделей машинного обучения Azure;
  • 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;
  • использовать HDInsight в рамках машинного обучения Azure;
  • использовать язык R и сервер R в рамках машинного обучения Azure;
  • объяснять, как развернуть и настроить SQL Server для поддержки служб R.

После изучения данного курса рекомендуем прослушать курс:

Программа курса

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

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

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

Модуль 4. Подготовка данных для использования машинного обучения Azure

  • Предварительная обработка данных
  • Обработки неполных данных
  • Лабораторная работа: Подготовка данных для использования машинного обучения Azure

Модуль 5. Использование средств конструирования и выборки

  • Использование компонент конструирования
  • Использование компонент выбора
  • Лабораторная работа: Использование rxExec и revoPemaR для распараллеливания операций

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

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

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

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

Модуль 10. Использование моделей машинного обучения Azure

  • Развертывание и публикации моделей
  • Экспорт данных
  • Лабораторная работа: Использование моделей машинного обучения Azure

Модуль 11. Использование когнитивных служб

  • Обзор когнитивных служб
  • Обработка текста
  • Обработка изображений
  • Создание рекомендаций
  • Лабораторная работа: Использование когнитивных служб

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

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

В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения


Microsoft SQL Server 2016 — мощная и безопасная система управления базами данных, готовая к работе в самых важных и бизнес-приложениях, высокого уровня, позволяющая сокращать финансовые затраты на сервис систем и производство новых приложений.

SQL Server 2016 обеспечивает рекордную производительность благодаря новым технологиям работы с памятью, что поможет заказчикам ускорить свой бизнес и реализовать новые сценарии работы.

Кроме того, SQL Server 2016 позволяет использовать новые гибридные облачные решения. Это позволит воспользоваться новыми преимуществами облачных вычислений. Например в таких сценариях как резервное копирование в облако и аварийное восстановление локально установленного SQL Server.

SQL Server 2016 предлагает лучшие возможности в отрасли бизнес-аналитики благодаря интеграции с такими привычными инструментами, как Excel и Power BI для Office 365.

Основные нововведения включают:

  • Поддержка in-memory OLTP (Hekaton). SQL Server 2016 обладает возможностью размещения таблиц и хранимых процедур в оперативной памяти, что позволит добиться существенного выигрыша в производительности транзакционных приложений.
  • Обновляемые колоночные индексы. Колоночные индексы используются, в основном, в аналитических приложениях. Они позволяют значительно ускорить выполнение запросов по схемам данных, характерных для OLAP (звезда, снежинка). В версии 2016 это ограничение снято, и колоночные индексы получат возможность обновляться при внесении изменений в данные, как традиционные индексы.
  • Новый тип управляемого ресурса в Resource Governor. Регулятор ресурсов используется для разделения вычислительных мощностей компьютера между различными приложениями, обращающимися к SQL Server, что дает возможность приоритезировать нагрузку, а также гарантирует, что приложение не выйдет за пределы назначенных ему ресурсов, забирая на себя все, что выделено серверу баз данных. Это позволяет обеспечить предсказуемую работоспособность. В предыдущих версиях к ресурсам относились память и процессорное время, ввод-вывод.
  • Улучшенная отказоустойчивость. Группа высокой доступности AlwaysOn теперь включает 8 вторичных реплик (против 4-х в предыдущей версии).
  • Интеграция с Облаком. Возможность размещать в Windows Azure файлы БД большого размера для on-premise SQL Server, а также выполнять в Windows Azure резервное копирование, в том числе с новыми возможностями шифрования.

 
  
Помощь
Задать вопрос
 программы
 обучение
 экзамены
 компьютеры
Бесплатный звонок
ICQ-консультанты
Skype-консультанты

Общая справка
Как оформить заказ
Тарифы доставки
Способы оплаты
Прайс-лист
Карта сайта
 
Бестселлеры
Курс "Основы TOGAF® 9"
Курс "Администрирование баз данных Oracle"
Курс "Нотация BPMN 2.0. Ее использование для моделирования бизнес-процессов и их регламентации"
Курс "Oracle. Программирование на SQL и PL/SQL"
Курсы "Atlassian JIRA - система управления проектами и задачами"
Курс "Универсальный язык моделирования Unified Modeling Language (UML)"
Курс "Выявление и формирование пользовательских требований"
Курс "Oracle. Настройка языка SQL"
Курсы "Java Standard Edition 7 (Java SE7). Язык программирования Java"
Использование профессионального генератора отчетов Crystal Reports
Разработка приложений Win32 в Delphi 10 Seattle
 
Новинки
 

 

О нас
Интернет-магазин ITShop.ru предлагает широкий спектр услуг информационных технологий и ПО.

На протяжении многих лет интернет-магазин предлагает товары и услуги, ориентированные на бизнес-пользователей и специалистов по информационным технологиям.

Хорошие отзывы постоянных клиентов и высокий уровень специалистов позволяет получить наивысший результат при совместной работе.

В нашем магазине вы можете приобрести лицензионное ПО выбрав необходимое из широкого спектра и ассортимента по самым доступным ценам. Наши менеджеры любезно помогут определиться с выбором ПО, которое необходимо именно вам. Также мы проводим учебные курсы. Мы приглашаем к сотрудничеству учебные центры, организаторов семинаров и бизнес-тренингов, преподавателей. Сфера сотрудничества - продвижение бизнес-тренингов и курсов обучения по информационным технологиям.



 

О нас

 
Главная
Каталог
Новинки
Акции
Вакансии
 

Помощь

 
Общая справка
Как оформить заказ
Тарифы доставки
Способы оплаты
Прайс-лист
Карта сайта
 

Способы оплаты

 

Проекты Interface Ltd.

 
Interface.ru   ITShop.ru   ERPforum.ru    Interface.ru/training   Olap.ru   Job.com.ru   ITnews.ru  
 

119334, г. Москва, ул. Бардина, д. 4, корп. 3
+7 (495) 229-0436   shopadmin@itshop.ru
Rambler's Top100 Проверить аттестат Товары@Mail.ru
© ООО "Interface Ltd."
Продаем программное обеспечение с 1990 года