Paco gonzalez big data
Big data for businessmen and entrepreneurs with daniel niño
The registration period starts on May 26 and ends on September 20, with discounts for Real Valladolid season ticket holders, UVa graduates, members of the academic institution, people registered in Valladolid, sports associations of the city, and unemployed people. Registration can be formalized through the email informacion@funge.uva.es or by calling 983 18 46 25.
The director of this training is Paco González, head of the Big Data Area of Real Valladolid. The teaching will be given by Real Valladolid professionals and, at the end, the student will obtain the title of Expert in Big Data applied to Sport, awarded by the General Foundation of the University of Valladolid, and the recognition of ECTs credits.
Google data studio – introducción
Capítulo 1 Preparar los datos para el análisis en Azure Machine Learning y exportarlos desde Azure Machine Learning Habilidad 1. 1 Importar y exportar datos hacia y desde Azure Machine Learning Habilidad 1. 2 Explorar y resumir los datos Habilidad 1. 3 Limpiar los datos para Azure Machine Learning Habilidad 1. 4 Realizar ingeniería de características Capítulo 2 Desarrollar modelos de Machine Learning Habilidad 2. 1 Seleccionar un algoritmo o método apropiado Habilidad 2. 2 Inicializar y entrenar modelos apropiados Habilidad 2. 3 Validar los modelos Capítulo 3: Operar y gestionar los servicios de Azure Machine Learning Habilidad 3. 1 Desplegar modelos utilizando Azure Machine Learning Habilidad 3. 2 Gestionar proyectos y espacios de trabajo de Azure Machine Learning Habilidad 3. 3 Consumir modelos de Azure Machine Learning Habilidad 3. 4 Consumir ejemplos de API de servicios cognitivos Capítulo 4 Utilizar otros servicios para el aprendizaje automático Habilidad 4. 1 Construir y utilizar redes neuronales con el Microsoft Cognitive Toolkit Skill 4. 2 Agilizar el desarrollo utilizando los recursos existentes Skill 4. 3 Realizar ciencias de datos a escala utilizando HDInsights Habilidad 4. 4 Realizar análisis de bases de datos mediante el uso de SQL Server R Services en Azure
Interview with francisco gonzalez blanch, development of
During this Master you will not only learn how to generate and process data to improve performance both on and off the field, but also how to analyze it and establish the best strategies for success.
The Escuela Universitaria Real Madrid – Universidad Europea has more than 70% of international students from more than 50 nationalities which will allow you to enrich and develop an international networking with professors from all over the world.
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Big data: eje estratégico en la industria audiovisual
Prepárese para el examen 70-774 de Microsoft y ayude a demostrar su dominio del mundo real en la realización de actividades clave de ciencia de datos con los servicios de Azure Machine Learning. Diseñado para profesionales de TI con experiencia listos para avanzar en su estatus, Exam Ref se centra en el pensamiento crítico y la perspicacia en la toma de decisiones necesarias para el éxito en el nivel MCSA.
El examen 70-774 se centra en las habilidades y los conocimientos necesarios para preparar los datos para el análisis con Azure Machine Learning; encontrar las variables clave que describen el comportamiento de los datos; desarrollar modelos e identificar algoritmos óptimos; entrenar, validar, implementar, gestionar y consumir los modelos de Azure Machine Learning; y aprovechar los servicios y las API relacionadas.
Aprobar este examen, así como el examen 70-773: Analyzing Big Data with Microsoft R se obtiene la certificación MCSA: Machine Learning, demostrando su experiencia en la puesta en marcha del aprendizaje automático y Big Data de Microsoft Azure con R Server y SQL R Services.
Capítulo 1 Preparar los datos para el análisis en Azure Machine Learning y exportarlos desde Azure Machine Learning Habilidad 1.1: Importar y exportar datos a y desde Azure Machine Learning Habilidad 1.2: Explorar y resumir datos Habilidad 1.3: Limpiar datos para Azure Machine Learning Habilidad 1.4 Realizar ingeniería de características Capítulo 2 Desarrollar modelos de machine learning Habilidad 2.1: Seleccionar un algoritmo o método apropiado Habilidad 2.2: Inicializar y entrenar modelos apropiados Habilidad 2.3: Validar modelos Capítulo 3 Operar y gestionar los servicios de Azure Machine Learning Habilidad 3.1. Desplegar modelos usando Azure Machine Learning Desplegar modelos utilizando Azure Machine Learning Habilidad 3.2: Gestionar proyectos y espacios de trabajo de Azure Machine Learning Habilidad 3.3: Consumir modelos de Azure Machine Learning Habilidad 3.4: Consumir API de servicios cognitivos ejemplares Capítulo 4 Utilizar otros servicios para el aprendizaje automático Habilidad 4.1: Construir y utilizar redes neuronales con el Microsoft Cognitive Toolkit Habilidad 4.2: Racionalizar el desarrollo utilizando los recursos existentes Habilidad 4.3: Realizar ciencia de datos a escala utilizando HDInsight Habilidad 4.4: Realizar análisis de bases de datos mediante el uso de SQL Server R Services en Azure
