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CURSO: Azure Machine learning

En este workshop se tratan los aspectos principales de Machine Learning, los problemas que puede resolver y los algoritmos para conseguirlo, así como cómo implementar y desarrollar una solución corporativa basada en Azure Machine Learning.

Data Science y Machine Learning están creciendo en popularidad e importancia dentro de la estrategia de datos de las empresas. Pasar del análisis descriptivo tradicional al análisis prescriptivo y a los nuevos servicios avanzados, desde minería de textos hasta análisis de imágenes, se está convirtiendo en un aspecto diferencial en los sistemas analíticos.

Aunque algunas de estas funcionalidades analíticas ya están presentes en el mercado desde hace algún tiempo, es con el despliegue masivo de la potencia de la nube Azure y el servicio Azure Machine Learning cuando se han vuelto mucho más fáciles de comprender, desarrollar, implementar y usar reduciendo enormemente la cantidad de tiempo y la infraestructura necesaria.

Después de completar este curso los asistentes serán capaces de: describir y entender qué sucede en proceso end-to-end process dentro de un proyecto de Machine Learning y los módulos y características que se incluyen en el servicio de Azure ML.

MODALIDADES DEL CURSO

2 DÍAS CLASE PRESENCIAL

El curso está programado para cursarlo en una sala con aforo de máximo 20 personas para poder atender a todas las personas asistentes adecuadamente.

FORMACIÓN PRIVADA

Esta modalidad permitirá a tu empresa poder contratar la formación de manera privada para que asista todo tu equipo.

Solicitar presupuesto

¿Para quién está diseñado este curso?

Este curso está dirigido a profesionales de datos, Business Intelligence o cualquier profesional de gestión de datos que quiera aprender sobre las nuevas herramientas para el análisis avanzado de datos y las técnicas de aprendizaje automático.

Requisitos previos: ¿Qué necesitas saber?

Antes de asistir a este curso, se recomienda que los participantes tengan al menos una experiencia básica en bases de datos, extracción de datos o inteligencia empresarial y estadística.

Mentores Expertos

Nuestros instructores se han enfrentado a proyectos con casos reales, los mismos problemas que enfrentas ahora. Aprende de profesionales con experiencia.

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Clases interactivas

En todas nuestras clases podrás realizar preguntas en cualquier momento y resolver las dudas que se quedan en el tintero.

”Muy bien informado y con buena energía. Mantuvo a la clase activa en todo momento”

COURSE OUTLINE

Module 01: Introduction to Machine Learning (1 hour)

  • What is ML?
  • SSAS Data Mining vs Azure ML

Lab 01: Introduction to ML (20 minutes)

Module 02: Connecting to the sources. Preparing the data (2 hours)

  • Data Providers Supported
  • How to read the data
  • Data preparation. Transforming the data and creating new attributes
  • Data Volume

Lab 02: Connecting and transforming the data (1 hour)

Module 03: Solving problems with ML (5 hours)

  • Training the model
  • Regression Algorithms
  • Clustering Algorithms
  • Anomalies
  • Recommendations

Lab 03: Solve problems with ML. (1.5 Hours)

Module 04: Deploying and Maintaining ML (2.5 hours)

  • Deploying ML Web Services
  • Upgrading new versions
  • Consuming the ML solution

Lab 04: Deploy and use a ML project (1.5 hour)

Module 05: Advanced ML (2,5 hours)

  • Cross-Validation
  • R Integration

Lab 05: R Integration. (1.5 hour)

Module 06: ML API (1,5 hours)

  • Introduction to the Azure ML API
  • Using Azure ML Services

Lab 06: ML API Development (1.5 hours)

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