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Aprendizaje Automático con SQL Server: Desde el Borde hasta la Nube
Explore las opciones de aprendizaje automático en el ecosistema de SQL Server, desde dispositivos periféricos hasta la nube, cubriendo el entrenamiento, la prueba y la operacionalización para diversas cargas de trabajo y patrones de diseño.
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Resumen
Explore las opciones de aprendizaje automático en el ecosistema de SQL Server, desde dispositivos periféricos hasta la nube, cubriendo el entrenamiento, la prueba y la operacionalización para diversas cargas de trabajo y patrones de diseño.
Programa de estudio
- Introducción al Aprendizaje Automático y SQL Server
- Instalación y Configuración
- Aprendizaje Automático con SQL Server en Dispositivos Edge
- Preparación de Datos en SQL Server
- Entrenamiento y Prueba de Modelos
- Operacionalización de Modelos de Aprendizaje Automático
- Aprendizaje Automático en la Nube con Azure
- Patrones de Diseño para Cargas de Trabajo de Aprendizaje Automático
- Monitoreo y Gestión de Modelos de ML
- Seguridad y Cumplimiento
- Proyecto Capstone
- Resumen y Direcciones Futuras
Visión general del Ecosistema de SQL Server
Introducción a los Conceptos de Aprendizaje Automático
Configuración de SQL Server para Aprendizaje Automático
Instalación de Extensiones y Herramientas Requeridas
Visión general del Cómputo en el Borde
Implementación de Modelos de ML en Dispositivos Edge
Estudios de Caso y Casos de Uso
Técnicas de Extracción de Datos
Limpieza y Transformación de Datos con T-SQL
Selección y Ingeniería de Características
Entrenamiento de Modelos de ML Usando los Servicios de Aprendizaje Automático de SQL Server
Prueba y Validación de Modelos dentro de SQL Server
Validación Cruzada y Ajuste de Hiperparámetros
Despliegue de Modelos en SQL Server
Automatización y Programación de Flujo de Trabajo de ML
Integración con SQL Server Agent para MLOps
Visión general de Azure Machine Learning
Integración de SQL Server con Servicios de Azure
Creación y Despliegue de Modelos en la Nube
Identificación de Patrones Adecuados de Diseño de ML
Implementación de Patrones Comunes de ML en SQL Server
Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Monitoreo de Rendimiento Usando Herramientas de SQL Server
Gestión y Ciclo de Vida de Modelos
Comprensión de la Seguridad en SQL Server para ML
Consideraciones de Privacidad de Datos y Cumplimiento
Diseño de una Solución Completa de Aprendizaje Automático
Presentación y Revisión de Proyectos
Resumen de Conceptos Clave
Tendencias Emergentes en SQL Server y Aprendizaje Automático
Asignaturas
Charlas de Conferencia