Exploiter le potentiel de Data Science en Cloud avec le Machine Learning d’Azure (M20774)

Exploiter le potentiel de Data Science en Cloud avec le Machine Learning d’Azure

Résumé

Pour rendre accessible la Data Science au plus grand nombre d’utilisateurs, les éditeurs rivalisent d’ingéniosité pour fournir des environnements Cloud permettant de réaliser de puissantes analyses prédictives basées sur les données sans devoir maitriser des langages comme Python ou R. Ainsi, avec Azure Machine Learning, Microsoft proposer un environnement complet doté d’une interface graphique qui permet de réaliser sans codage des opérations d’apprentissage automatique appliqué avec des outils Big Data tels que HDInsight et R Services. Cette formation de 5 jours permettra aux participants de disposer des connaissances et compétences nécessaires pour créer leurs premières applications Machine Learning dans le Cloud Azure.

Objectifs

Comprendre ce qu’est le Machine Learning et comment les algorithmes et les langages sont utilisés
Pouvoir décrire à quoi sert Azure Machine Learning et énumérer les principales fonctionnalités d’Azure Machine Learning Studio
Savoir télécharger et explorer divers types de données vers Azure Machine Learning
Pouvoir explorer et utiliser des techniques pour gérer un grand nombre de données avec Azure Machine Learning
Apprendre à utiliser des algorithmes de classification et de clustering avec Azure Machine Learning
Savoir utiliser R et Python avec Azure Machine Learning
Comprendre comment utiliser HDInsight avec Azure Machine Learning
Être en mesure d’utiliser R et le serveur R avec Azure Machine Learning et savoir déployer et configurer SQL Server pour prendre en charge les services R

Public

Toute personne qui souhaite analyser et présenter des données en utilisant Azure Machine Learning
Professionnels IT, développeurs et toutes personnes impliqués dans des projets basés sur Azure Machine Learning

Pré-requis

Avoir suivi la formation « Les fondamentaux de l’analyse statistique avec R » (BI103) ou disposer des connaissances équivalentes
Connaissance des méthodes statistiques communes et des meilleures pratiques d’analyse de données
Connaissances de base du système d’exploitation Microsoft Windows et de ses fonctionnalités principales
Connaissance pratique des bases de données relationnelles

Programme détaillé

INTRODUCTION À MACHINE LEARNING

Qu’est-ce que Machine Learning
Introduction aux algorithmes Machine Learning
Introduction aux langages Machine Learning

INTRODUCTION À AZURE MACHINE LEARNING

Présentation de Azure Machine Learning
Introduction à Azure Machine Learning Studio
Développement et hébergement d’applications Azure Machine Learning

GESTION D’ENSEMBLE DE DONNÉES

Catégoriser vos données
Importation de données vers Azure Machine Learning
Exploration et transformation des données dans Azure Machine Learning

PRÉPARATION DES DONNÉES À UTILISER AVEC AZURE MACHINE LEARNING

Prétraitement des données
Gestion des ensembles de données incomplets

UTILISATION DE LA FONCTIONNALITÉ ENGENEERING ET SÉLECTION

Utilisation de la fonctionnalité Engeneering
Utilisation de la fonctionnalité Sélection

CONSTRUCTION DE MODÈLES AZURE MACHINE LEARNING

Flux de travail Azure Machine Learning
Notation et évaluation des modèles
Utilisation d’algorithmes de régression
Utilisation des réseaux neuronaux

UTILISATION DE LA CLASSIFICATION ET DU CLUSTERING AVEC LES MODÈLES AZURE MACHINE LEARNING

Utilisation d’algorithmes de classification
Techniques de clustering
Sélection des algorithmes

UTILISATION DE R ET PYTHON AVEC AZURE MACHINE LEARNING

Utilisation de R
Utilisation de Python
Incorporer R et Python dans les expériences Machine Learning

INITIALISATION ET OPTIMISATION DES MODÈLES MACHINE LEARNING

Utilisation d’hyper-paramètres
Utilisation d’algorithmes multiples et modèles
Notation et évaluation de modèles

UTILISATION DE MODÈLES AZURE LEARNING MACHINE

Déploiement et publication de modèles
Expériences consommatrices

UTILISATION DES SERVICES COGNITIFS

Aperçu des services cognitifs
Traitement du langage
Traitement des images et de la vidéo
Recommandation de produits

UTILISATION DE MACHINE LEARNING AVEC HDINSIGHT

Introduction à HDInsight
Types de cluster HDInsight
HDInsight et modèles Machine Learning

UTILISATION DES SERVICES R AVEC MACHINE LEARNING

Présentation de R et du serveur R
Utilisation du serveur R avec Machine Learning
Utilisation de R avec SQL Server