曙海教学优势
本课程，秉承二十一年积累的教学品质，以项目实现为导向,面向企事业项目实际需要,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用经验、技巧。课程可定制,线上/线下/上门皆可,热线:4008699035。
曙海培训的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。大批企业和曙海
建立了良好的合作关系,合作企业30万+。曙海培训的课程在业内有着响亮的知名度。
学员通过该课程的学习，可以学习到使用Azure机器学习技术来提升企业业务数据分析能力，同时也可以学习到一些大数据工具，例如HDInsight、Microsoft R服务等的相关知识。
? 了解机器学习的功能特性
? 实现回归算法和神经网络
? 了解R语言和Python语言
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课程内容 |
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机器学习概述 |
1 什么是机器学习 2 机器学习算法 3 机器学习语言 4 动手实验：注册并开始使用Azure机器学习 |
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Azure机器学习 |
1 Azure机器学习概述 2 Azure machine learning studio介绍 3 开发和托管Azure机器学习应用 4 动手演示： l 熟悉Azure机器学习界面 l 复制并运行一个简单实验 |
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管理Datasets |
1 分类数据 2 导入数据到Azure机器学习 3 Azure机器学习中进行数据抽取与转换 4 动手实验： l 准备Azure SQL数据源 l 导入数据 l 处理和可视化数据 |
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准备Azure机器学习的数据源 |
1 数据预处理 2 处理不完整数据 3 动手实验： l 使用Power BI挖掘数据 l 清理数据 |
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使用特征工程和特征选择 |
1 特征工程 2 特征选择 |
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构建Azure机器学习模型 |
1 Azure机器学习工作流 2 评估模型 3 使用回归算法 4 使用神经网络 5 动手实验：创建并运行神经网络应用程序 |
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使用Azure机器学习模型进行分类和聚类 |
1 分类算法 2 聚类算法 3 选择算法 |
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在Azure机器学习中使用R和Python |
1 什么是R？ 2 什么是Python？ 3 将R和Python应用到Azure机器学习中 4 动手实验：使用Python建立分析 |
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初始化和优化机器学习模型 |
1 部署和发布Azure机器学习模型 2 使用超参数 3 使用多种算法和模型 4 评估模型 5 动手实验：使用超参数 |
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使用认知服务 |
1 认知服务概述 2 处理语言 3 处理图像和视频 4 推荐产品 l 建立语言应用程序 l 建立人脸识别应用程序 l 建立推荐应用程序 |
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使用HDInsight机器学习 |
1 HDInsight概述 2 HDInsight集群类型 3 HDInsight和机器学习模型 4 动手实验：使用HDInsight群集 |
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使用机器学习中的R服务 |
1 R服务概述 2 使用机器学习R服务 3 在SQL Server中使用R服务 4 动手实验： l 部署DSVM l 使用远程R会话 l 执行R脚本运行T-SQL语句 |
