O documento apresenta uma introdução à análise de dados com Azure Machine Learning, R e Power BI. Ele discute conceitos como machine learning, o fluxo de machine learning, Azure Machine Learning, a linguagem R e Power BI. A agenda inclui tópicos como machine learning, Azure ML, R e uma demonstração de criação de um experimento de regressão linear no Azure ML.

1. Analise de Dados com
Azure Machine Learning,
R e Power BI
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2. Sobre
✓ Consultor de BI – Lambda3;
✓ Co-Organizer @Nerdzao;
✓ Microsoft MVP Data Platform;
✓ MSP - Microsoft Student Partner;
✓ Graduando do 4º Ano de Engenharia Mecatrônica - FIAP;
✓ Experiência focada em SharePoint e Power BI;
✓ Fã de Pokémon / Futebol

3. Agenda
✓ Machine Learning;
✓ Machine Learning Flow;
✓ Azure Machine Learning;
✓ Linguagem R;
✓ Power BI;
✓ Referencias;
✓ Demo.

4. Vamos falar sobre o que pode ser o…

5. Vision Analytics
Usando o dado passado para “predizer” o futuro
Recommenda-
tion engines
Advertising
analysis
Weather
forecasting for
business planning
Social network
analysis
Legal
discovery
Pricing analysis
Fraud
detection
Churn
analysis
Equipment
monitoring
Location-based
tracking and
services
Personalized
Insurance
Machine learning &
predictive analytics are
core capabilities that are
needed throughout your
business

6. Machine Learning
“Subcampo da ciência da computação e estatística que lida com a
construção e o estudo de sistemas que podem aprender com
dados, em vez de seguir apenas instruções explicitamente
programadas.”
-Wikipedia

7. Machine Learning Flow
Define
Objective
Collect
Data
Prepare
Data
Train
Models
Evaluate
Models
Publish
Manage
Integrate

8. Azure Machine Learning
✓ Deploy de experimentos preditivos em plataforma cloud;
✓ Funciona em “Blocos”, permitindo que os mesmos sejam ligados entre si (“Drag and Drop”);
✓ Integração com R e Python;
✓ Baseado em Browser;
✓ Rapido Deployment;
✓ Conexão com outros serviços de dados do Azure:
✓ Azure HDInsight (Big Data);
✓ Azure SQL Database;
✓ Virtual Machines.

9. Linguagem R
Linguagem Open Source, que permite o trabalho com:
✓ Algoritmos de Predição
- Regressão Linear;
- Classificação;
- Clustering;
- Recomendação.
✓ Visualização de Dados e Geração de Gráficos;
✓ Criação de Variáveis, Vetores, Matrizes;
✓ Manipulação de Tabelas (pacote dplyr).

10. Power BI
“O Power BI é um conjunto de ferramentas de análise de negócios para analisar dados e
compartilhar ideias”

11. Referencias
▪ Azure Machine Learning Web Site
▪ http://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning
▪
▪ Learning Documentation
▪ http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/services/machine-learning
▪ Azure Machine Learning FAQ
▪ http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-faq
▪ Azure Machine Learning Pricing
▪ http://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/machine-learning/

12. Referencias
▪ Azure Machine Learning Gallery
▪ https://gallery.azureml.net
▪ Azure Machine Learning Blog
▪ http://blogs.technet.com/b/machinelearning
▪ Revolution Analytics
▪ http://www.revolutionanalytics.com

13. ▪ Colocando o Azure ML no seu Cotidiano
▪ https://www.youtube.com/watch?v=CNsH2PKPnWI
▪ Análise preditiva com Azure Machine Learning e R
▪ http://www.livrosdonogare.com.br/produto/analise-preditiva-com-azure-machine-
learning-e-r/
▪ Kaggle
https://www.kaggle.com/
Referencias

14. Demo – Criando o Experimento de Linear Regression

15. Obrigado =D
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