Obiettivi del corso:
- Discutere sulle funzionalità di OML che consentirà una collaborazione efficace in uno spazio di lavoro globale
- Descrivi come questi servizi Oracle Cloud può aggiungere valore e trasformare la tua azienda
- Identifica i servizi Oracle Cloud compatibili con Oracle Machine Learning
- Spiegare le capacità e le caratteristiche di Oracle Machine Learning (OML)
- Esplora le funzionalità di visualizzazione dei dati di Oracle Analytics Cloud
A fine corso i partecipanti saranno in grado di:
- Descrivere le funzionalità chiave di Oracle Machine Learning
- Creare progetti e aree di lavoro e gestire gli utenti in Oracle Machine Learning
- Creare ed eseguire Oracle Machine Learning notebook
- Sviluppare script SQL che possono essere utilizzati nei notebook
- Creare notebook per l'analisi e la visualizzazione dei dati
- Collaborare e condividire Notebook con altri utenti di Oracle Machine Learning
- Pianificare lavori per eseguire Notebook
- Utilizzare Analytics Cloud per creare visualizzazioni di dati
- Estrarre i dati per le analisi dalle istanze del servizio Cloud Autonomous Data Warehouse e Autonomous Transaction Processing
- Utilizzare la funzione di Machine Learning in Oracle Analytics Cloud
Panoramica del corso
- Destinatari
- Prerequisiti
- Roadmap del corso
- Caso d'uso: El Tronics
- Corso Persona
- Pratiche del corso
- Schemi di database di esempio utilizzati nel corso
Introduzione a Oracle Machine Learning e Oracle Autonomous Cloud Platform
- Crescita di Oracle Machine Learning
- Oracle Machine Learning: caratteristiche e componenti
- Oracle Cloud Services compatibile
- Oracle Cloud Platform Autonomous Services
- Database autonomo Oracle
- Oracle Analytics Cloud
- Cloud di data warehouse autonomo: casi d' uso
Creazione di aree di lavoro e progetti in Oracle Machine Learning
- Accesso alla home page di Oracle Machine Learning
- Creazione di un nuovo progetto e area di lavoro
- Gestione delle autorizzazioni per le aree di lavoro
Creazione di script SQL ed esecuzione di comandi SQL in Oracle Machine Learning
- Scratchpad SQL Script
- Sviluppo ed esecuzione di script SQL
- Esportazione e importazione di script SQL
- Restrizioni ai comandi SQL
- Restrizioni per le opzioni del database
- Restrizioni per i parametri di inizializzazione del database
- Gruppi di connessione
Notebook in Oracle Machine Learning
- Esempi: Notebook OML
- Creazione e modifica di un notebook
- Flusso di lavoro tipico per l'analisi dei dati con Oracle Machine Learning
- Programmazione tradizionale contro apprendimento automatico
- Creazione di moduli di inserimento testo nei Notebook
- Creazione di moduli selezionati nei notebook
- Creazione di moduli casella di controllo nei notebook
- Impostazione di un formato di output
Collaborazione mediante i modelli in Oracle Machine Learning
- Modelli in Oracle Machine Learning
- Salvataggio di un notebook come modello in Oracle Machine Learning
- Modelli di condivisione
- Modifica delle impostazioni del modello
- Collabora usando l'opzione Esporta
Lavorare con i lavori in Oracle Machine Learning
- Lavori in Oracle Machine Learning
- Creare un lavoro
- Visualizzazione dei registri lavori
Amministrazione di Oracle Machine Learning
- Flusso di lavoro per la gestione di Oracle Machine Learning
- Dati utente
- Calcola risorsa
- Creazione di account utente per Oracle Machine Learning
Lavorare con Oracle Machine Learning usando Autonomous Transaction Processing Cloud
- Elaborazione autonoma delle transazioni
- Flusso di lavoro tipico per l'elaborazione delle transazioni autonome e altri servizi e strumenti
- Utilizzo di Oracle Machine Learning con elaborazione delle transazioni autonome
- Algoritmo K-means
- Oracle Machine Learning per l'accesso, l'analisi e il rilevamento dei dati
Creazione di visualizzazioni in Oracle Machine Learning utilizzando Analytics Cloud
- Oracle Analytics Cloud
- Creazione di connessioni a Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud
- Crea connessioni al cloud di elaborazione transazionale autonomo
- Utilizza Machine Learning per analizzare i dati utilizzando Oracle Analytics Cloud
- Utilizzo del flusso di dati per curare le origini dei dati
- Esecuzione di flussi di dati
- Visualizzazione di previsione
- Il corso è in modalità formazione a distanza, online live streaming, cioè con il docente in diretta che tiene la lezione.
- I partecipanti dovranno essere dotati di pc o laptop e secondo schermo su cui seguire il docente.
- Le lezioni saranno registrate e le registrazioni verranno messe a disposizione dei partecipanti per 2 mesi dalla fine delle lezioni.
- Coloro che avranno frequentato almeno l'80% delle ore di corso otterranno un attestato di frequenza.
- Saranno forniti MOC, oppure libri o altri materiali materiali didattici di supporto. La scelta avverrà secondo disponibilità.
