Bu grup çalışmasında verilen uçuş gecikme verileri ve hava durumları doğrultusunda seyahat gecikmelerini tahmin etmek için Makine Öğrenimini (ML) kullanarak bir web uygulaması kuracaksınız. Toplu veri içe aktarma işlemini planlamanın ardından verilerin test edilmek üzere temizlenmesi ve manipüle edilmesi ve Makine Öğrenimi modelinizin eğitimi gibi hazırlık çalışmalarını gerçekleştireceksiniz.
Hedefler
Grup çalışması sonunda gelecekteki bir uçuşun gecikme yaşayıp yaşamayacağını tahmin etmek için Azure Databricks’de eksiksiz bir makine öğrenimi modeli geliştirebileceksiniz. Ayrıca eğitilen modeli Azure Makine Öğrenimi Model Yönetimi’nde saklamayı, ölçeklenebilir talebe bağlı tahminler için daha sonra Docker konteynerlerine kurmayı, veri hareketi ve ML puanının operasyonel hale getirilmesi için Azure Data Factory’yi (ADF) for kullanmayı, Azure Databricks ve Spark SQL ile verileri özetlemeyi ve Power BI kullanarak bir haritada toplu tahminleri görselleştirmeyi öğreneceksiniz.
Hedef Kitle
Bu grup çalışması, bulut teknolojilerinde mimari altyapı ve çözüm tasarımı uzmanlığına sahip olan ve ‘Bu Eğitim Hakkında’ ve ‘Eğitim Tamamlandığında’ bölümlerinde açıklanan şekilde Azure ve Azure servisleri hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen Bulut Mimarları ve BT profesyonellerine yöneliktir. Bu grup çalışmasına katılanlar Microsoft dışındaki diğer bulut teknolojilerinde deneyimli olan, eğitimin ön şartlarını karşılayan ve Azure konusunda eğitim almak isteyenler olmalıdır.
Topics
Whiteboard Design Session - Containers and DevOps
Hands-on Lab - Containers and DevOps
Andere trainingen
Azure
61 Trainingsset
