Data Science

Objectifs

• Comprendre ce qu'est le Machine Learning et comment les algorithmes et les langages sont utilisés
• Pouvoir décrire à quoi sert Azure Machine Learning et énumérer les principales fonctionnalités d'Azure Machine Learning Studio
• Savoir télécharger et explorer divers types de données vers Azure Machine Learning
• Pouvoir explorer et utiliser des techniques pour gérer un grand nombre de données avec Azure Machine Learning
• Apprendre à utiliser des algorithmes de classification et de clustering avec Azure Machine Learning
• Savoir utiliser R et Python avec Azure Machine Learning
• Comprendre comment utiliser HDInsight avec Azure Machine Learning
• Être en mesure d'utiliser R et le serveur R avec Azure Machine Learning et savoir déployer et configurer SQL Server pour prendre en charge les services R

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

• Présentation de Azure Machine Learning
• Introduction à Azure Machine Learning Studio
• Développement et hébergement d'applications Azure Machine Learning

Gestion d'ensemble de données

• Catégoriser vos données
• Importation de données vers Azure Machine Learning
• Exploration et transformation des données dans Azure Machine Learning

Préparation des données à utiliser avec Azure Machine Learning

• Prétraitement des données
• Gestion des ensembles de données incomplets

Utilisation de la fonctionnalité Engeneering et sélection

• Utilisation de la fonctionnalité Engeneering
• Utilisation de la fonctionnalité Sélection

Construction de modèles Azure Machine Learning

• Flux de travail Azure Machine Learning
• Notation et évaluation des modèles
• Utilisation d'algorithmes de régression
• Utilisation des réseaux neuronaux

Utilisation de la classification et du clustering avec les modèles Azure Machine Learning

• Utilisation d'algorithmes de classification
• Techniques de clustering
• Sélection des algorithmes

Utilisation de R et Python avec Azure Machine Learning

• Utilisation de R
• Utilisation de Python
• Incorporer R et Python dans les expériences Machine Learning

Initialisation et optimisation des modèles Machine Learning

• Utilisation d'hyper-paramètres
• Utilisation d'algorithmes multiples et modèles
• Notation et évaluation de modèles

Utilisation de modèles Azure Learning Machine

• Déploiement et publication de modèles
• Expériences consommatrices

Utilisation des services cognitifs

• Aperçu des services cognitifs
• Traitement du langage
• Traitement des images et de la vidéo
• Recommandation de produits

Utilisation de Machine Learning avec HDInsight

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

Utilisation des services R avec Machine Learning

• Présentation de R et du serveur R
• Utilisation du serveur R avec Machine Learning
• Utilisation de R avec SQL Server