课程主页: https://www.coursera.org/learn/microsoft-azure-machine-learning-for-data-scientist
课程概述
在现代科技的浪潮中，机器学习已成为人工智能的核心，几乎所有的现代应用程序和服务都依赖于预测型机器学习模型。而在这个过程中，训练机器学习模型通常需要耗费大量的时间和计算资源。【微软Azure机器学习为数据科学家】 这门课程正是为此而设计，它可以辅助你有效地创建、发布模型而不需要编写复杂代码。
课程结构
本课程是为准备参加DP-100（微软数据科学家证书考试）而精心设计的五门系列课程中的第二门。课程主要围绕 Azure Machine Learning的自动化机器学习展开，具体模块包括：
- 在 Azure Machine Learning 中使用自动化机器学习: 介绍如何识别不同种类的机器学习模型，并使用自动化机器学习能力来训练和部署预测模型。
- 使用 Azure 机器学习设计器创建回归模型: 深入了解回归模型，这是一种用于预测数值的监督式机器学习技巧。
- 使用 Azure 机器学习设计器创建分类模型: 学习如何创建能够预测类别或标签的分类模型。
- 使用 Azure 机器学习创建聚类模型: 了解如何创建把相似实体根据其特征进行分组的聚类模型。
启发与推荐
这门课程对于机器学习的入门者及希望理解Azure平台如何帮助优化机器学习过程的数据科学家而言是非常重要的。此外，通过实践，学员可以享受到Azure 实际操作之方便，我极力推荐给所有对机器学习和数据科学抱有热情的朋友们！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/microsoft-azure-machine-learning-for-data-scientist