Ciencia de Datos con Azure Machine Learning

Con la popularización de las plataformas de procesamiento distribuido y por lo tanto la posibilidad de procesar cantidades de datos imposibles hasta ahora, el Big Data, ha resurgido una disciplina, perteneciente a la estadística, mucho tiempo olvidada, el Aprendizaje Automático, el Machine Learning.

Descripción

Con la popularización de las plataformas de procesamiento distribuido y por lo tanto la posibilidad de procesar cantidades de datos imposibles hasta ahora, el Big Data, ha resurgido una disciplina, perteneciente a la estadística, mucho tiempo olvidada, el Aprendizaje Automático, el Machine Learning.

El entrenamiento e implementación de modelos de machine learning desde cero, es una tarea ardua, Azure Machine Learning Studio, te permitirá, en un entorno totalmente gráfico y en la nube la creación de estos modelos de una forma intuitiva y a precios muy competitivos e incluso gratis, aunque sólo con hasta 10 Gb de datos.

Código del Curso: IT-MCP- 20774

Duración: 25 h

Modalidad: Presencial

 

Objetivos

En 25 horas aprenderás las bases del ML y como utilizar AML Studio de manera eficaz para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático que permitirán sacar todo el partido a tus datos, trabajando con ejemplos reales tal como lo haría en tu puesto de trabajo. Estos modelos una vez desplegados podrán se usados por tus aplicaciones mediante un api REST.

Requisitos

Conocimientos de estadística básica

Comprensión de los servicios de Azure

Conocimientos del sistema operativo de MS y su funcionalidad

Conocimiento de base de datos

¿A quién va dirigido?

  • Responsables de sistemas
  • Técnicos de sistemas
  • Interesados en conocer el funcionamiento de Machine Learning

Contenido

* Introducción a Azure Machine Learning

* Gestión de Datasets

* Preparación para el uso de los Datasets en AML

* Ingeniería de características y selección

* Construcción de modelos en AML

* Uso de algoritmos de Clasificación y Agrupamiento con los modelos de AML

* Uso de R y Python con AML

* Inicialización y optimización de modelos en AML

* Explotación de los modelos de AML

* Uso de los servicios Cognitivos

* Azure Machine Learning y HDInsight

* Uso de los “R Services” con Azure Machine Learning

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