关于Microsoft Azure并学习R编程的数据科学
您是否正在努力评估数据的质量以确保您建立准确而有意义的见解?学会与CloudSwyft的专家一起做这件事。
该专家track将教您数据科学的基础知识,从研究过程到释放Microsoft Azure的潜力和使用R编程的潜力,R编程是进行真实世界数据科学分析的重要工具。
发展您对云服务的理解
您将学习如何使用Microsoft Azure和Amazon Web Services(AWS)来了解不同类型的云计算并改善数据科学流程。通过这些,您可以简化业务关键数据分析的交付。数据科学需要功能强大的工具,您将学习如何使用Microsoft Azure来支持您的工作,并在实践实验室中将其付诸实践。
了解Transact-SQL
在行业专家CloudSwyft的指导下,您将发展Transact-SQL技能,并获得Microsoft Azure和Azure SQL数据库的第一手经验。有了这些知识,您将能够对数据进行更强大和彻底的分析。##发展您的统计分析技能学习基本的统计分析技能,以帮助您深入研究数据和机器学习。从专家导线中,您将增加对数据的了解,并学习如何应用基础统计信息进一步分析数据。
学习R编程
R正在迅速成为数据科学和统计学中使用的主要语言,使其成为拥有极为宝贵的技能。在使用面向动作的实验室将其付诸实践之前,您将了解R编程的基础。
刷新您的数学技能并学习机器学习的关键概念
您将重点关注与机器学习有关的关键数学概念,例如基本代数和AI,以帮助您熟悉和舒适地了解该领域中可能遇到的数学。该专家track将帮助您发展数据科学技能,并了解如何提取准确的见解。
您将学习R编程和Transact-SQL中的重要技术,以帮助您深入研究数据,并了解如何使用Microsoft Azure,Amazon Web Services和Azure SQL数据库等功能强大的工具。有了这些知识,您将准备好在IT,数据科学和分析中发展职业。
您将学习的关键技能
- 亚马逊网络服务
- 数学
- 统计数据
- Transact-SQL
- 云计算服务
- 数据科学
- Microsoft Azure
- R编程
需要经验
要成功完成本课程,您应该有:
- 数学的基本知识
- 有计算机的经验
- 一些编程经验 - R是首选
- 愿意通过自定进度学习学习
入门
本课程专为旨在启动分析,数据科学和机器学习技能行业和行业的职业生涯的学生和工作专业人员而设计。
那些希望成为IT专业人士,数据科学家,工程师和分析师,统计教师和从业人员的人,更普遍地,那些有兴趣了解更多有关数据科学的人将与这一专家进行交流。
专家导航课程概述
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课程1
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- 云概念
- 评论和摘要:云概念
- 核心Azure建筑组件
- 核心Azure服务
- Azure产品和解决方案
- 审查并结束一周
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第2周
Azure基本面
- Azure管理工具
- Azure中的网络和安全性
- Azure治理,监视和信任
- Azure中的隐私,合规性和数据保护标准
- 审查和摘要:安全组件
- Azure定价和支持
- 审查和摘要:定价和支持
- 总结并完成课程
课程2
Microsoft Future Ready:使用Transact-SQL(T-SQL)的数据查询
对于使用SQL数据库的数据专业人员和开发人员来说,Transact-SQL是一项重要技能。
4周
每周5小时
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- Transact-SQL简介
- 摘要和CloudSwyft动手实验室1
- 与选择查询表
- 摘要和CloudSwyft动手实验2
- 结束一周
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第2周
查询,设置运算符,功能和汇总数据
- 与加入查询多个表
- 摘要和CloudSwyft动手实验室3
- 使用集合操作员
- 摘要和CloudSwyft动手实验室4
- 使用功能并汇总数据
- 摘要和CloudSwyft动手实验室5
- 结束一周
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第三周
子查询,表格表达,分组集和枢纽数据
- 使用子征服并申请
- 摘要和CloudSwyft动手实验室6
- 使用表表达式
- 摘要和CloudSwyft动手实验室7
- 分组集和旋转数据
- 摘要和CloudSwyft动手实验室8
- 结束一周
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第4周
修改数据,编程,错误和交易
- 修改数据
- 摘要和CloudSwyft动手实验室9
- 使用Transact SQL编程
- 摘要和CloudSwyft动手实验室10
- 错误和交易
- 摘要和CloudSwyft动手实验室11
- 结束课程
课程3
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- 成为成功的数据科学家
- 数据简介
- 分析和可视化数据
- 结束一周
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第2周
统计和机器学习
- 统计简介
- 机器学习简介
- 结束课程
课程4
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- R
- CloudSwyft动手实验室1
- 向量
- CloudSwyft动手实验室2
- 结束一周
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第2周
矩阵,因素和清单
- 矩阵
- CloudSwyft动手实验室3
- 因素和清单
- CloudSwyft动手实验室4
- 结束一周
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第三周
数据帧和图形
- 数据帧
- CloudSwyft动手实验室5
- 图形
- CloudSwyft动手实验室6
- 结束课程
课程5
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- 代数基础
- 指数和多项式
- 分解,二次方程式和功能
- 结束一周
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第2周
差分计算
- 差分演算基础
- 分化和衍生物
- 多元分化和集成
- 第2周总结
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第三周
向量和矩阵
- 向量
- 矩阵
- 第三周总结
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第4周
统计和概率
- 可视化数据
- 中心倾向
- 可能性
- 置信区间和假设检验
- 课程总结
课程6
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- 数据科学
- 数据科学过程
- 蓝色和数据科学
- 基于云的本地机器学习
- 结束一周
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第2周
关于Azure的数据科学
- 开发平台和工具
- 使用Azure笔记本的数据科学简介
- CloudSwyft动手实验室1
- 引入Azure机器学习(AML)服务
- 训练机学习模型
- 结束一周
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第三周
Azure机器学习服务
- 注册和部署模型
- CloudSwyft动手实验室2
- 使用AML服务自动选择模型
- CloudSwyft动手实验室3
- 使用AML服务管理和监视模型
- 结束课程
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证明你的工作已经准备好
突出显示您获得的新的,与工作相关的技能,并通过熟练的,特定于行业的数字证书来补充现有资格 - 以及专家轨道中的每门课程。
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学习您选择的行业或主题中的最新信息。
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完成每门课程并通过评估。
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接收由教育组织验证的证书。
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使您的职业梦想成为现实。
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