1.數據分析架構 .資料應用流程 .Azure Machine Learning 介紹2.資料前處理 .處理遺漏值 .處理重複值 .處理極端值 .資料標準化 .將SQL 語法與 Azure ML Studio結合 3.資料分析模型 .選擇合適的演算法 .基本演算法介紹 .設定演算法的參數 .評估模型成效的方法 .將R語言語Azure ML Studio結合 4.資料分析部署 .將Azure ML與Excel 結合 .將Azure ML與Power BI Desktop結合
*課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利 【課程網址】http://www.iiiedu.org.tw/ites/AZURE.htm 【相關課程】http://www.iiiedu.org.tw/ites/portal/MA.htm ㄒ
- 新聞稿有效日期,至2019/01/25為止
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