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Formation M20774 - SQL Server 2016 Exploiter Data Science en Cloud avec Machine Learning d'Azure

Ref. M20774

CPF

durée

5 jours

Tarif

2490€ ht

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Objectifs

  • Expliquer ce qu’est Machine Learning et comment les algorithmes et les langages sont utilisés
  • Décrire l’utilisation de Azure Machine Learning et lister les principales fonctionnalités de Azure Machine Learning Studio
  • Télécharger et explorer les différents types de données vers Azure Machine Learning
  • Explorer les techniques de préparation d’un ensemble de données pour l’utiliser avec Azure Machine Learning
  • Explorer et utiliser les algorithmes de régression et les réseaux neuronaux avec Azure Machine Learning
  • Utiliser R et Python avec Azure Machine Learning et choisir quand utiliser un langage particulier
  • Explorer et utiliser les hyperparamètres, les algorithmes multiples et les modèles et être capable de compter et d’évaluer des modèles
  • Explorer comment fournir aux utilisateurs finaux des services avec Azure Machine Learning et comment partager des données générées à partir des modèles Azure Machine Learning
  • Explorer et utiliser les APIs des services cognitifs pour le traitement des textes et des images, pour créer une application recommandée et décrire l’utilisation de réseaux neuronaux avec Azure Machine Learning
  • Explorer et utiliser HDInsight avec Azure Machine LearningExplorer et utiliser R et R Server avec Azure Machine Learning et expliquer comment déployer et configurer SQL Server pour supporter les services R

Public

Cette formation s’adresse aux personnes qui souhaitent analyser et présenter les données avec Azure Machine Learning. Elle s’adresse également aux professionnels IT et aux développeurs.

Prérequis

  • Avoir une expérience dans la programmation via R.
  • Posséder des connaissances sur les méthodes statistiques courantes et les meilleures pratiques d’analyse des données.
  • La connaissance du système d’exploitation Windows et ses fonctionnalités principales ainsi que les bases de données relationnelles est recommandée.

Programme

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

  • Vue d’ensemble de Azure Machine Learning
  • Introduction à Azure Machine Learning Studio
  • Développer et héberger des applications Azure Machine Learning

Gestion d’un ensemble de données

  • Catégoriser vos données
  • Importer des données dans Azure Machine Learning
  • Explorer et transformer des données dans Azure Machine Learning

Préparation des données pour utilisation avec Azure Machine Learning

  • Pré traitement des données pour les nettoyer et les normaliser
  • Prise en compte des jeux de données incomplets

Utilisation de la fonctionnalité Engineering et Sélection

  • La fonctionnalité Engineering
  • Utiliser la fonctionnalité Sélection

Création de modèles Azure Machine Learning

  • Workflows Azure Machine Learning
  • Evaluer et noter les modèles
  • Utiliser les algorithmes de régression
  • Utiliser les réseaux neuronaux

Utilisation de la classification et du clustering avec Azure Machine Learning

  • Utiliser les algorithmes de classification
  • Techniques de clustering
  • Sélectionner les algorithmes

Utilisation de R et de Python avec Azure Machine Learning

  • Utiliser R
  • Utiliser Python
  • Incorporer R et Python dans les expériences Machine Learning

Initialisation et optimisation des modèles Machine Learning

  • Utiliser les hyper paramètres
  • Utiliser de multiples algorithmes et des modèles
  • Noter et évaluer les modèles

Utilisation des modèles Azure Machine Learning

  • Déployer et publier des modèles
  • Expériences consommatrices

Utilisation des services cognitifs

  • Vue d’ensemble des services cognitifs
  • Traitement du langage
  • Traitement des images et de la vidéo
  • Produits recommandés

Utilisation de Machine Learning avec HDInsight

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

Utilisation des services R avec Machine Learning

  • Vue d’ensemble de R et de R Server
  • Utiliser R Server avec Machine Learning
  • Utiliser R avec SQL Server

Moyens et Méthodes Pédagogiques

  • La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
  • Un poste par stagiaire
  • Formateur Expert
  • Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage

Validation des acquis

  • Auto évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire en fin de formation
  • Attestation de fin de stage remise avec la facture