No-Code Machine Learning with Azure ML Studio

Build, train, and deploy predictive machine learning models using a visual drag-and-drop interface without writing any code.

4.4 (590) ⏱ 43 min 📚 10 lecciones

Sobre este curso

Machine learning is transforming industries, but you do not need to be a software engineer to harness its power. With modern drag-and-drop tools, anyone can build and deploy high-performing predictive models to solve complex business problems. This text-based course guides you through the entire machine learning workflow using Azure ML Studio. You will start by mastering foundational machine learning concepts and terminology, then move step-by-step through importing data, cleaning datasets, training supervised learning models, and evaluating their performance. By the end of this course, you will confidently design classification and regression pipelines that turn raw data into actionable business predictions. What you'll learn: - Understand foundational machine learning concepts, including supervised learning, classification, and regression. - Clean and prepare raw datasets by handling missing values, selecting key features, and splitting data. - Build predictive models using Azure ML Studio's intuitive visual pipeline interface. - Evaluate model performance using key metrics like accuracy, precision, recall, and mean absolute error. - Deploy trained models as web services to generate real-time predictions. - Apply modern responsible AI principles by evaluating model fairness and understanding basic data drift. The course begins with essential theoretical concepts before walking you through practical, step-by-step written tutorials using real-world scenarios. You will follow logical pipelines from initial data ingestion to final model deployment and evaluation. This course is designed for business analysts, product managers, and aspiring data professionals with no coding background. No prior programming or advanced mathematics experience is required. Start reading today to unlock the power of machine learning and drive data-backed decisions in your organization.

Lo que obtendrás

  • 📜 Certificado de finalización
    Añádelo a tu perfil de LinkedIn
  • ♾️ Acceso de por vida
    Vuelve cuando quieras, sin caducidad
  • 📱 Teléfono o computadora
    Funciona en cualquier dispositivo
  • 💸 Reembolso de 30 días
    Sin preguntas
  • Breve y enfocado
    43 min de contenido práctico

Reseñas (4)

محمد الهاشمي KW Estudiante verificado
★ 5 · 2025-11-29T19:22:54+00:00

Curso: Excel para principiantes (Easy Excel) Translated by ¡Qué experiencia de aprendizaje fantástica! Los ejemplos estaban en el lugar y realmente ayudaron a solidificar los conceptos.

Emeka Nwosu NG Estudiante verificado
★ 3 · 2025-11-21T03:13:54+00:00

Esto superó mis expectativas. Las lecciones fluyeron lógicamente y las aplicaciones del mundo real fueron perfectas.

권예준 KR Estudiante verificado
★ 5 · 2025-09-30T23:23:54+00:00

Wow, qué fantástica experiencia de aprendizaje. La estructura era lógica, y sentí que aprendí mucho en poco tiempo.

لمى بنت محمد SA Estudiante verificado
★ 5 · 2025-02-04T22:26:54+00:00

Curso: Excel para principiantes (Excel 2013) Machine Translated ¡Qué fantástica experiencia de aprendizaje. Los ejemplos fueron súper relevantes y realmente ayudaron a cimentar los conceptos.

Escribir una reseña

Te pediremos iniciar sesión después de enviar — tu borrador se guarda.

Otros también tomaron

Preguntas frecuentes

¿Qué necesito para tomar este curso? +

Solo un teléfono o computadora con internet. Sin instalaciones ni hardware especial.

¿Cómo pago? +

Con tarjeta a través de Stripe, o con criptomonedas. No almacenamos datos de tarjeta — Stripe los gestiona de forma segura.

¿Puedo obtener un reembolso? +

Sí — reembolso completo en 30 días, sin preguntas.

¿Por cuánto tiempo tendré acceso? +

Para siempre. Una vez comprado, el curso es tuyo para revisarlo cuando quieras.

¿Obtendré un certificado? +

Sí. Al finalizar recibirás un certificado que puedes añadir a tu perfil de LinkedIn.

Diseñado para profesionales en
Tecnología Diseño Finanzas Marketing Salud Educación Hostelería Manufactura