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從查詢和修改SQL Server或Azure SQL中的數據到使用Transact-SQL進行編程，學習業界所需的基本技能。

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探索Excel中的Power BI工具，通過改進的可視化和更智慧的商業邏輯，實現比以往更多的數據分析。了解如何從不同來源導入/整合/分析數據。

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了解如何使用Microsoft Power BI連接和可視化數據。了解如何使用Power BI Desktop導入數據，分析數據並將這些結果發佈到Power BI服務。創建Dashboard並與移動設備上的業務用戶共享。

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使用Excel來學習統計和基本概率的技能，並可以應用在您的數據分析。

Data Camp

學習R語言，這是數據科學專業人員常用的工具。了解它的基本語法，從變量和基本操作開始，然後學習如何處理數據結構，如向量，矩陣，數據框和列表。

Data Camp

學習Python的基礎知識，包括簡單的算術運算，變量和數據結構。探索Python的功能和控制流程，並基於真實的數據創建可視化的數據分析。

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學習用於執行數據科學的關鍵概念和技術：包括統計分析、數據清理和轉換。以及R，Python和Microsoft Azure機器學習的數據可視化。

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學習如何建構，評估和優化機器學習模型：包括分類，回歸，群聚和推薦。

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了解R對資料處理的效率。了解R數據結構和語法，了解如何從本地文件讀取數據並將其寫入雲端的資料庫，處理數據，獲取摘要並將其轉換為適合您的需求。

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學習使用Python來應用有效的，眾所周知的資料探勘模型來挖掘有用的情報。探索數據可視化，及特徵重要性和選擇，降維，聚類，分類等等。

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學習如何應用機器學習來解決常見的預測問題，包括文字分析，空間數據分析，圖像/影像處理和時間序列預測。

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了解如何在Microsoft Azure HDInsight中使用Spark來創建預測分析和機器學習解決方案。了解如何清理和轉換數據，構建機器學習模型以及使用Python，Scala和R with Apache Spark創建即時機器學習解決方案。

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了解如何在微軟R Server上使用R語言，來分析大量的資料集。

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展示您在Microsoft專業數據科學計劃期間獲得的知識和技能，並解決該計劃項目中的實際數據科學問題。該項目採取挑戰的形式，你將探索一個數據集，並開發一個機器學習解決方案，經過測試和評分，以確定您的成績。注意：本課程假定您已經完成了Microsoft專業數據科學計劃中的以前課程。