Ruisseaux, Lacs et Océans - Travailler avec les Big Data avec Azure ML

Aperçu

Explorez les architectures de big data avec Azure ML Studio, en couvrant l'intégration, la personnalisation et la mise à l'échelle pour un apprentissage automatique efficace sur de grands ensembles de données.

Programme

• Introduction au Big Data et à l'Apprentissage Automatique Azure
Aperçu des concepts de big data
Introduction à Azure ML Studio
Caractéristiques clés et avantages de l'utilisation d'Azure dans les environnements de big data
• Comprendre l'Interface Azure ML Studio
Navigation dans l'environnement Azure ML Studio
Outils clés et panneaux dans Azure ML
• Architectures Big Data sur Azure
Différence entre flux, lacs et océans dans le big data
Stockage de données Lake et Analyse de flux Azure
Intégration d'outils Big Data avec Azure ML
• Préparation et Nettoyage des Données
Importation de données dans Azure ML
Techniques de nettoyage de données
Gestion des données manquantes et des valeurs aberrantes dans les grands ensembles de données
• Développement de Modèles d'Apprentissage Automatique
Choisir les bons modèles ML pour le big data
Entraînement et test des modèles dans Azure ML
Métriques d'évaluation des modèles pour les applications big data
• Mise à l'échelle des Charges de Travail d'Apprentissage Automatique
Traitement parallèle et calcul distribué
Mise à l'échelle des calculs avec Azure ML
Optimisation des performances pour les grands ensembles de données
• Personnalisation et Automatisation des Flux de Travail
Création de modules personnalisés dans Azure ML
Construction de flux de travail automatisés avec Azure ML Pipelines
Expérimentation et itération avec de grands ensembles de données
• Intégration d'Azure ML avec d'Autres Services Azure
Utilisation d'Azure Data Factory pour le déplacement de données
Analyse en temps réel avec Azure Stream Analytics
Intégration avec Azure Databricks pour une analyse améliorée
• Études de Cas et Applications Réelles
Projets big data réussis utilisant Azure ML
Meilleures pratiques dans les applications spécifiques à l'industrie
• Considérations Éthiques et Tendances Futures
Préoccupations en matière de confidentialité des données dans le big data
Tendances émergentes dans le big data et l'apprentissage automatique
• Conclusion du Cours et Projet Final
Récapitulation des points clés d'apprentissage
Projet final pour démontrer l'intégration et la scalabilité
Ressources pour un apprentissage supplémentaire et des voies de certification

Sujets

Conférences