Seminare für jede Branche
Das Kursangebot
Wird aktuell leider nicht vom Veranstalter über FB24 angeboten.
Der Veranstalter war it innovations GmbH.
Um dennoch den richtigen Kurs zu finden, nutzen Sie unseren Such-Assistent.
Der Kurs hatte folgenden Inhalt:
Diese 2-tägige Azure-Schulung vermittelt Kenntnisse zur Erstellung und Bereitstellung von Predictive Analytics ohne Code mit Azure Machine Learning.
In dieser Microsoft Azure-Schulung werden die Teilnehmer in die Predictive Analytics-Erstellung per Drag und Drop mit dem Microsoft Azure-Maschine Learning Studio ohne Codierung von einem Desktop mithilfe des Browsers eingeführt. Sie lernen die Entwicklungsmethodik, das Azure Machine Learning Studios, die Datenaufbereitung, Power BI und die Visualisierung analytischer Modelle kennen.
Zielgruppe
Die Bedeutung des Machine Learning
• Einführung
• Die Methodik
• Überwachte vs. nichtüberwachte Methoden
• Analytics. Spektrum
• Entwicklungsmethodik mit dem Azure Machine Learning Studio
• Die Wachsamkeit
Einführung in das Azure Machine Learning Studio
• Experimente
• Web Services
• Notebooks
• Datensammlungen
• Ausgebildete Modelle
• Einstellungen
• Lösungsweg-Übungen und Gruppendiskussionen
Datenaufbereitung
• Tools für die Reinigung
• Textdateien vs. Binär-Dateien
• Strukturen von Daten
• Schritte zur Datenbereinigung
• Gemeinsame Reinigungsaufgaben
• Feature-Auswahl
• Feature-Technik
• Gruppendiskussion
Machine Learning Algorithmen
• Regression
• Einstufung
• Clustering
• Anomalie-Erkennung
• Azure Machine Learning-Spickzettel
• Visualisierungen
• Gruppendiskussion und Übungen
Erstellung von Modellen - Gruppenübungen und Diskussionen
• Datenerfassung
• Datenaufbereitung
• Feature-Auswahl
• Train Data
• Kreuzvalidierung und Vergleich von Regressionen
• Ergebnisse
• Auswertung der Lösungen - Lernen aus den Beispielen
Visualisierung analytischer Modelle mit Power BI
• Die Bedeutung von Power BI
• Erstellung eines Power-BI Konto
• Bereitstellung auf Power BI
• Visualisierungen
Über das Postleitzahlen-Feld können Sie die Ergebnisse regional einschränken.
Wir helfen Ihnen auch gerne bei der Suche. Bitte füllen Sie dazu das Formular in unserem Such-Assistenten aus und ergänzen Sie dazu noch den Textvorschlag!
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Der Veranstalter war it innovations GmbH.
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Der Kurs hatte folgenden Inhalt:
Diese 2-tägige Azure-Schulung vermittelt Kenntnisse zur Erstellung und Bereitstellung von Predictive Analytics ohne Code mit Azure Machine Learning.
In dieser Microsoft Azure-Schulung werden die Teilnehmer in die Predictive Analytics-Erstellung per Drag und Drop mit dem Microsoft Azure-Maschine Learning Studio ohne Codierung von einem Desktop mithilfe des Browsers eingeführt. Sie lernen die Entwicklungsmethodik, das Azure Machine Learning Studios, die Datenaufbereitung, Power BI und die Visualisierung analytischer Modelle kennen.
Zielgruppe
- Business Analysten
- BI-Entwickler
- Manager
Die Bedeutung des Machine Learning
• Einführung
• Die Methodik
• Überwachte vs. nichtüberwachte Methoden
• Analytics. Spektrum
• Entwicklungsmethodik mit dem Azure Machine Learning Studio
• Die Wachsamkeit
Einführung in das Azure Machine Learning Studio
• Experimente
• Web Services
• Notebooks
• Datensammlungen
• Ausgebildete Modelle
• Einstellungen
• Lösungsweg-Übungen und Gruppendiskussionen
Datenaufbereitung
• Tools für die Reinigung
• Textdateien vs. Binär-Dateien
• Strukturen von Daten
• Schritte zur Datenbereinigung
• Gemeinsame Reinigungsaufgaben
• Feature-Auswahl
• Feature-Technik
• Gruppendiskussion
Machine Learning Algorithmen
• Regression
• Einstufung
• Clustering
• Anomalie-Erkennung
• Azure Machine Learning-Spickzettel
• Visualisierungen
• Gruppendiskussion und Übungen
Erstellung von Modellen - Gruppenübungen und Diskussionen
• Datenerfassung
• Datenaufbereitung
• Feature-Auswahl
• Train Data
• Kreuzvalidierung und Vergleich von Regressionen
• Ergebnisse
• Auswertung der Lösungen - Lernen aus den Beispielen
Visualisierung analytischer Modelle mit Power BI
• Die Bedeutung von Power BI
• Erstellung eines Power-BI Konto
• Bereitstellung auf Power BI
• Visualisierungen
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