Khoa học dữ liệu và mô hình dự đoán với Azure Machine Learning

Trong thời đại dữ liệu hiện đại, khả năng trích xuất các mẫu dự đoán từ thông tin thô là một trong những kỹ năng quý giá nhất mà bạn có thể sở hữu. Chương trình này giới thiệu cho bạn khoa học dữ kiện dựa trên đám mây, cho bạn thấy cách tận dụng các công cụ đám mờ mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng thông minh, dự đoá mà không cần viết mã phức tạp. Bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu sang người thực hành tự tin có khả năng quản lý toàn bộ chu kỳ học máy. Qua các giải thích rõ ràng và các bước đi dựa trên văn bản có cấu trúc, bạn sẽ học cách hấp thụ dữ liệu, huấn luyện mô hình dự đoán, và triển khai chúng lên đám mây. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ khoa học dữ liệu cốt lõi, các luồng công việc học máy và các khái niệm dữ kiện đám mây. - Chuẩn bị, dọn dẹp và chuyển đổi các tập dữ liệu trong Azure Machine Learning để đào tạo tối ưu. - Tạo mô hình dự đoán bằng cách sử dụng các công cụ thị giác mã thấp và học máy tự động (AutoML). - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chính như chính xác, chính xác và nhớ lại. - Thiết lập các mô hình huấn luyện như điểm cuối đám mây để tạo ra dự đoán thời gian thực. - Ứng dụng các thực tiễn MLOps cơ bản để giám sát và quản lý tài sản học máy của bạn. Chương trình này bắt đầu với các khái niệm cơ bản về phân tích dự đoán và chuẩn bị dữ liệu trước khi hướng dẫn bạn qua các bước thực tế của việc xây dựng, kiểm tra và triển khai một mô hình phân loại nhị phân. Bạn sẽ khám phá các kịch bản thế giới thực, chẳng hạn như các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu, để xem các mô hình này giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế như thế nào. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà phân tích kinh doanh, và những chuyên gia dữ liệu tham vọng muốn tham gia lĩnh vực học máy mà không cần có nền tảng lập trình dày đặc. Không cần phải có kinh nghiệm lập trình hay khoa học dữ kiện trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào khoa học dữ liệu dựa trên đám mây hôm nay.