Exam Ref 70-774 Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning
            
暫譯: 考試參考 70-774 使用 Azure Machine Learning 執行雲端資料科學
        
        Ginger Grant, Julio Granados, Guillermo Fernández, Pau Sempere, Javier Torrenteras, Paco Gonzalez, Tamanaco Francísquez
- 出版商: MicroSoft
- 出版日期: 2018-02-23
- 售價: $1,590
- 貴賓價: 9.5 折 $1,511
- 語言: 英文
- 頁數: 326
- 裝訂: Paperback
- ISBN: 150930701X
- ISBN-13: 9781509307012
- 
    相關分類:
    
      Machine Learning
 
海外代購書籍(需單獨結帳)
買這商品的人也買了...
- 
                
                   完整學會 Git, GitHub, Git Server 的24堂課 完整學會 Git, GitHub, Git Server 的24堂課$360$284
- 
                
                   Database Processing : Fundamentals, Design, and Implementation, 14/e (IE-Paperback) Database Processing : Fundamentals, Design, and Implementation, 14/e (IE-Paperback)$1,330$1,303
- 
                
                   $354Microsoft Azure 機器學習和預測分析 $354Microsoft Azure 機器學習和預測分析
- 
                
                   Exam Ref 70-533 Implementing Microsoft Azure Infrastructure Solutions (2nd Edition) Exam Ref 70-533 Implementing Microsoft Azure Infrastructure Solutions (2nd Edition)$1,580$1,548
- 
                
                   $414SAP S/4 HANA Cloud:案例,功能和可擴展性 $414SAP S/4 HANA Cloud:案例,功能和可擴展性
- 
                
                   駭客廝殺不講武德:CTF 強者攻防大戰直擊 駭客廝殺不講武德:CTF 強者攻防大戰直擊$1,000$790
- 
                
                   愛上統計學:使用 R語言 愛上統計學:使用 R語言$680$612
- 
                
                   經理人之道:技術領袖航向成長與改變的參考指南 (The Manager's Path: A Guide for Tech Leaders Navigating Growth and Change) 經理人之道:技術領袖航向成長與改變的參考指南 (The Manager's Path: A Guide for Tech Leaders Navigating Growth and Change)$480$379
- 
                
                   矽谷工程師教你 Kubernetes:史上最全 CI/CD 中文應用指南(iT邦幫忙鐵人賽系列書) 矽谷工程師教你 Kubernetes:史上最全 CI/CD 中文應用指南(iT邦幫忙鐵人賽系列書)$600$510
- 
                
                   數據庫程序員面試筆試通關寶典 數據庫程序員面試筆試通關寶典$419$398
- 
                
                   CYBERSEC 2021 臺灣資安年鑑 ─ 資安絕地大反攻:新一代主動式資安防禦概念來了! CYBERSEC 2021 臺灣資安年鑑 ─ 資安絕地大反攻:新一代主動式資安防禦概念來了!$179$161
- 
                
                   資料密集型應用系統設計 (Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems) 資料密集型應用系統設計 (Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems)$980$774
- 
                
                   圖解雲端技術的原理與商業應用 圖解雲端技術的原理與商業應用$450$356
- 
                
                   $560圖解 Spark 大數據快速分析實戰 $560圖解 Spark 大數據快速分析實戰
- 
                
                   Terraform 實戰 Terraform 實戰$599$569
- 
                
                   SRE 實踐與開發平台指南:從團隊協作、原則、架構和趨勢掌握全局,做出精準決策 SRE 實踐與開發平台指南:從團隊協作、原則、架構和趨勢掌握全局,做出精準決策$620$484
- 
                
                   數據網格|大規模提供資料驅動價值 (Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale) 數據網格|大規模提供資料驅動價值 (Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale)$680$537
- 
                
                   Terraform 建置與執行, 3/e (Terraform: Up and Running: Writing Infrastructure as Code, 3/e) Terraform 建置與執行, 3/e (Terraform: Up and Running: Writing Infrastructure as Code, 3/e)$780$616
- 
                
                   DevOps: 企業級 CI/CD 實戰 DevOps: 企業級 CI/CD 實戰$534$507
- 
                
                   $556數據分析實踐:專業知識和職場技巧 $556數據分析實踐:專業知識和職場技巧
- 
                
                   深入理解 Prometheus 監控系統 深入理解 Prometheus 監控系統$479$455
- 
                
                   資料庫內部原理|深入了解分散式資料系統的運作方式 資料庫內部原理|深入了解分散式資料系統的運作方式$780$616
- 
                
                   $517CKA/CKAD 應試教程:從 Docker 到 Kubernetes 完全攻略 $517CKA/CKAD 應試教程:從 Docker 到 Kubernetes 完全攻略
- 
                
                   具成本效益的資料管道 (Cost-Effective Data Pipelines) 具成本效益的資料管道 (Cost-Effective Data Pipelines)$680$537
- 
                
                   深談 AWS 雲端上的 AI Agent:系統化學習 AWS-AI 證照,協助企業管理 AI Agent 深談 AWS 雲端上的 AI Agent:系統化學習 AWS-AI 證照,協助企業管理 AI Agent$680$530
商品描述
Prepare for Microsoft Exam 70-774–and help demonstrate your real-world mastery of performing key data science activities with Azure Machine Learning services. Designed for experienced IT professionals ready to advance their status, Exam Ref focuses on the critical thinking and decision-making acumen needed for success at the MCSA level.
Focus on the expertise measured by these objectives:
- Prepare data for analysis in Azure Machine Learning and export from Azure Machine Learning
- Develop machine learning models
- Operationalize and manage Azure Machine Learning Services
- Use other services for machine learning
This Microsoft Exam Ref:
- Organizes its coverage by exam objectives
- Features strategic, what-if scenarios to challenge you
- Assumes you are familiar with Azure data services, machine learning concepts, and common data science processes
About the Exam
Exam 70-774 focuses on skills and knowledge needed to prepare data for analysis with Azure Machine Learning; find key variables describing your data’s behavior; develop models and identify optimal algorithms; train, validate, deploy, manage, and consume Azure Machine Learning Models; and leverage related services and APIs.
About Microsoft Certification
Passing this exam as well as Exam 70-773: Analyzing Big Data with Microsoft R earns your MCSA: Machine Learning certifi¿cation, demonstrating your expertise in operationalizing Microsoft Azure machine learning and Big Data with R Server and SQL R Services.
See full details at: microsoft.com/learning
商品描述(中文翻譯)
準備 Microsoft 考試 70-774 – 幫助您展示在 Azure Machine Learning 服務中執行關鍵數據科學活動的實際掌握能力。此考試參考書專為準備提升職業地位的經驗豐富的 IT 專業人員設計,重點在於成功達到 MCSA 級別所需的批判性思維和決策能力。
專注於這些目標所測量的專業知識:
- 準備數據以便在 Azure Machine Learning 中進行分析並從 Azure Machine Learning 中導出
- 開發機器學習模型
- 操作和管理 Azure Machine Learning 服務
- 使用其他機器學習服務
這本 Microsoft 考試參考書:
- 根據考試目標組織內容
- 提供戰略性、假設情境以挑戰您
- 假設您熟悉 Azure 數據服務、機器學習概念和常見的數據科學流程
關於考試
考試 70-774 專注於準備數據以便在 Azure Machine Learning 中進行分析所需的技能和知識;尋找描述數據行為的關鍵變數;開發模型並識別最佳算法;訓練、驗證、部署、管理和使用 Azure Machine Learning 模型;以及利用相關服務和 API。
關於 Microsoft 認證
通過此考試以及考試 70-773:使用 Microsoft R 分析大數據,您將獲得 MCSA:機器學習認證,展示您在操作 Microsoft Azure 機器學習和使用 R Server 及 SQL R Services 進行大數據處理方面的專業知識。
查看完整詳細資訊:microsoft.com/learning

 
     
    
 
    
 
     
     
     
     
     
     
     
    
 
     
    