Data Science je nový trend ve zpravování dat, který vznikl jako reakce na rostoucí množství dat, které máme k dispozici a doposud jsme je aktivně nevyužívali, přesto, že tato data mohou ukrývat velice cenné informace, které je však nutné [...]
  • GOC670
  • Délka 3 dny
  • 30 ITK bodů
  • 5 termínů
  • Praha (19 200 Kč)

    Brno (19 200 Kč)

    Bratislava (735 €)

Data Science je nový trend ve zpravování dat, který vznikl jako reakce na rostoucí množství dat, které máme k dispozici a doposud jsme je aktivně nevyužívali, přesto, že tato data mohou ukrývat velice cenné informace, které je však nutné získat vhodnou analýzou. Na tomto kurzu se seznámíte s problematikou Data Science, ujasníte si, co tento termín znamená a dozvíte se, jakým způsobem můžete přístupy Data Science využít i vy ve svých organizacích, třeba pro predikci chování zákazníků nebo predikci životnosti strojů ve výrobě. Na kurzu se dále naučíte identifikovat zdroje dat pro vaše analýzy, seznámíte se s hlavními rodinami algoritmů, které se používají pro prediktivní analýzu dat a dozvíte se, kdy je vhodné použít který přístup. V průběhu kurzu si budete zkoušet praktické experimenty nad daty s využitím služby Azure Machine Learning a dozvíte se také, jak svá řešení provozovat na vlastním SQL Serveru bez nutnosti využívat cloud s pomocí SQL Server Machine Learning Services. Kurz je určen pro datové analytiky a vývojáře, kteří se chtějí seznámit s pokročilými možnostmi prediktivní analýzy dat s využitím strojového učení.

»
  • Seznámíte se s hlavními principy Data Science, pochopíte problémy spojené se zpracováním Big Data a dozvíte se, které typy problémů vám v praxi pomůže vyřešit strojové učení
  • Zopakujete si popisnou statistiku a ověřování hypotéz
  • Vyzkoušíte si vybudovat model pro strojové učení s pomocí Azure Machine Learning Studia
  • Dozvíte se jak efektivně provozovat strojové učení v rámci SQL Serveru
  • Základní znalost popisné statistiky
  • Základní znalost relačních databází
  • Základní orientace ve službách Microsoft Azure

1 Úvod do Data Science

  • Vysvětlení, co je to Data Science
  • Seznámení s principy Big Data
  • Představení a využití strojového učení v praxi

2 Statistika a pravděpodobnost

  • Proč začínáme v minulosti
  • Popisná a komparativní statistika
  • Ověřování hypotéz

3 Přehled postupu při budování modelu

  • Získání dat
  • Transformace dat
  • Výběr a trénování modelu
  • Evaluace (scoring) modelu a porovnání modelů
  • Nasazení modelu

4 Machine Learning v Azure prakticky

  • Seznámení s Machine Learning Studiem a získání přístupu
  • Práce se zdroji dat
  • Použití vestavěných i vlastních transformací
  • Machine Learning Modely (nejen) v Azure

5 Machine Learning Services na SQL Serveru

  • Představení architektury SQL Server Machine Learning Services
  • Motivace pro použití a představení knihoven Revoscale
  • Základ použití sp_execute_external_script

6 Úvod do jazyka R

  • Seznámení se základními příkazy jazyka R
  • Úvod do zpracování dat v jazyce R
  • Přehled funkcí pro práci s modely strojového učení

7 Kompletní nasazení modelu na SQL Serveru

  • Vytvoření modelu v rámci SQL Serveru a jeho uložení
  • Vyhodnocování modelu v rámci uložené procedury
Aktuální nabídka
Školicí místo
Jazyk kurzu

Uvedené ceny jsou bez DPH.