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Data do Curso de Ciências-Regressão e Modelos de Armazenamento em Cluster | Alison

Saiba como criar modelos de regressão, modelos de classificação e modelos de armazenamento em cluster na Azure ML, R e Python.

Grátis
Saiba como criar modelos de regressão, modelos de classificação e modelos de armazenamento em cluster na Azure ML, R e Python.
  • Duração

    1.5-3 Horas
  • Certificação

    Yes
  • Publisher

    Channel 9
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Neste curso online gratuito Data Science-Regressão, Classificação e Modelos de Armazenamento em Cluster, você aprenderá sobre três tipos diferentes de modelos: modelos de regressão, modelos de classificação e modelos de armazenamento em cluster. Você também irá aprender como cada um desses modelos podem ser criados em ML Azure, R e Python.

O curso começa por te apresentar modelos de regressão. Você aprenderá sobre o modelo de regressão é e sobre as etapas que você pode tomar para melhorar seus modelos. O curso ensina sobre a validação cruzada e como ele pode ajudar você com seus dados. Você aprenderá sobre o uso de módulos integrados do Azure ML parâmetros de varredura e recursos de permutação.

Em seguida, você aprenderá sobre modelos de classificação. Você pode utilizar muitos mesmo Azul ML módulos para modelos de classificação integrados que você pode usar no modelo de regressão. Você também vai aprender sobre as métricas para avaliar o desempenho de um modelo de classificação, e sobre como criar um modelo de máquina de vetor de suporte e um modelo da floresta decisão distintas.

Por último, o curso ensina sobre modelos de aprendizado sem supervisão. Você aprenderá como diferentes métodos de armazenamento em cluster e sobre como avaliar modelos de cluster. Você aprenderá sobre modelo de cluster K-meios e cluster hierárquica. Você aprenderá sobre a criação de modelos de armazenamento em cluster em Python e R.

Este Alison livre curso será de grande interesse para os alunos que desejam ampliar seu conhecimento sobre ciência de dados e o uso de regressão, classificação e modelos de armazenamento em cluster.

Pré-requisitos: Para concluir este curso com sucesso precisa de um conhecimento básico de matemática, incluindo álgebra linear. Além disso, alguma experiência de programação, idealmente no R ou Python, é assumido e você precisará ter concluído Introdução dos cursos anteriores à Data da Ciência ',' Data de Ciência-Trabalhando com Dados ', e' Data Science-Visualizando Dados e Modelos de Exploração '.

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