Formation Microsoft R : Machine Learning Server

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Logo pour la Formation  Microsoft R : Machine Learning Server

2100€

1890€ HT / personne

3 jours (21 heures)

Paris
Il ne reste que quelques places
Disponible aussi en intra-entreprise pour former votre équipe.

Présentation

Machine Learning Server (précédemment nommé Microsoft R Server) est une plateforme d’entreprise flexible permettant d’analyser des données à grande échelle, de créer des applications intelligentes et de découvrir des informations précieuses au sein d’une entreprise, désormais avec une prise en charge complète de Python et R.

Transformez votre entreprise avec des analyses de données de classe Entreprise basées sur R et Python en utilisant vos données et vos investissements existants.

En septembre 2017, Microsoft R Server a été lancé sous le nouveau nom de Microsoft Machine Learning Server.
Dans la version 9.2.1, Machine Learning Server a ajouté la prise en charge du cycle de vie complet de l’analyse basée sur Python à sa liste d’améliorations des capacités d’apprentissage machine et d’IA.
Les capacités R ont également été améliorées.
Dans la dernière version 9.3, Machine Learning Server améliore l’opérationnalisation et le déploiement des services Web contenant du code R ou Python.

 

Objectifs

  • Expliquer comment Microsoft R Server et Microsoft R Client fonctionnent
  • Utiliser R Client avec R Server pour explorer un grand nombre de données contenues dans différents Data Stores
  • Visualiser les données en utilisant des graphiques et des tracés
  • Transformer et nettoyer de gros ensembles de données
  • Mettre en oeuvre des options pour diviser les travaux d’analyse en tâches parallèles
  • Créer et évaluer des modèles de régression générés à partir de Big Data
  • Créer marquer et déployer des modèles de partitions générés à partir de Big Data
  • Utiliser R dans les environnements SQL Server et Hadoop.

 

Public visé

  • Professionnels IT, Techniciens, Administrateurs et Ingénieurs.

 

Pré-requis

  • Avoir une expérience de la programmation R, être familier avec les paquets R communs, connaître les méthodes statistiques communes et les meilleures pratiques d’analyse de données.
  • Connaître les bases du système d’exploitation Microsoft Windows .

 

Pour aller plus loin

Programme

 

Présentation

  • A propos de Machine Learning Server
  • Quoi de neuf ?
  • Nouveau nom du serveur R

 

Installer & configurer

  • Installer & configurer
    • Choisissez une configuration
    • Déploiements autonomes
    • Topologie client et serveur multi-utilisateurs
    • Topologies multi-utilisateurs à grande échelle
    • Choisissez une plateforme
    • Commencer l’installation
    • Outils locaux
    • windows
    • linux
    • hadoop
    • Configure pour opérationnaliser
    • Azure cloud
    • Côté client
    • Anciennes versions du serveur R

 

Démarrages rapides

  • Python
    • Déployer le modèle en tant que service
    • Intégrer le service en temps réel dans une application avec Swagger
    • Exécuter des classifications binaires
    • Créer un modèle de régression linéaire
    • PySpark et l’interopérabilité revoscalepy
    • Exemples Python pour MicrosoftML
  • R
    • Run R code avec de nouvelles fonctions
    • Déployer le modèle en tant que service
    • Explorez R-to-RevoScaleR
    • Importer et transformer des données
    • Visualiser et analyser les données
    • Analyse des données sur les retards de vol
    • Analyse des données sur les prêts
    • Analyse des données du recensement
    • Conseils sur l’informatique des données de grande taille
    • Travailler avec de plus grands ensembles de données
    • Exemple de données dans RevoScaleR
    • RevoScaleR rxExExecBy exemple de traitement parallèle
    • Serveur R avec exemple Sparklyr
    • R exemples pour MicrosoftML
    • Modèles de solutions

 

Formule

  • Calculer le contexte
  • Calcul distribué
  • Services Web
  • Modèles préformés
  • MicrosoftML
  • RevoScaleR

 

Guides pratiques

  • Données&modèles
  • Opérationnaliser les modèles et le code
  • Exécuter le code R à distance
  • Développement R avancé

 

Référence

  • Paquets Python
  • Paquets R

 

Ressources

  • Comparaison de produits
  • Politique d’appui à la maintenance
  • Problèmes connus
  • Fonctions obsolètes et abandonnées
  • Refuser la collecte des données d’utilisation
  • Ressources supplémentaires
Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
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    • Lausanne
  • Luxembourg

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