Data Science: как создавать модели машинного обучения и не думать об инструментах и ресурсах

Тема Больших данных настолько богата и обширна, что мы продолжаем серию вебинаров, посвященных поиску, сбору, анализу и визуализации данных.

Ранее мы рассказывали о современных системах хранения и анализа данных, доступных уже сейчас благодаря широким возможностям платформы Microsoft Azure.

Следующий вебинар мы посвящаем Data Science.

Популярность науки изучения данных набирает обороты, все больше компаний принимают в штат специалистов по работе с большими данными.

С ростом спроса на специалистов растет и потребность в инструментариях, облегчающих и помогающих в их работе с данными.

На он-лайн встрече мы рассмотрим инструменты, сервисы и ресурсы, которые предлагаются в Облаке Microsoft Azure для профессиональных Data Scientists.

Мы не будем обсуждать сами модели Машинного Обучения и как их создавать, но мы обсудим, как облегчить и оптимизировать этот процесс, сделать его быстрее и комфортнее для профессионального аналитика.

Рассмотрим сервисы Azure, которые ускоряют работу с данными, позволяя сосредоточиться на создании качественных моделей и не отвлекаться на неудобства, связанные с выделением ресурсов под разработку и развертывание моделей.

Поговорим о сочетании привычных инструментов создания моделей Машинного Обучения с готовыми масштабируемыми ресурсами для обучения и развертывания, для ускорения и повышения удобства создания моделей: от библиотек и шаблонов, до автоматизации и анализа истории экспериментов.

Присоединяйтесь к команде слушателей, задавайте вопросы нашим экспертам и получайте ответы сразу, в режиме реального времени.

Вебинар будет интересен как опытным Data Scientists и руководителями отделов Аналитики и Data Science, так и тем, кто планирует запустить данную практику у себя в компании.

Спикер мероприятия: Анна Фенюшина, Архитектор, Отдел управления портфелем решений Softline

Участие бесплатное, требуется обязательная регистрация. Количество мест ограничено.