Data Science Workspace corso

Questo documento fornisce una descrizione dei risultati dell’apprendimento previsti nel corso Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Per visualizzare il corso, devi accedere ad Experience League utilizzando il tuo Adobe ID.

La guida introduttiva di Data Science Workspace per il corso Data Scientists è progettato per gli esperti di dati che desiderano imparare a utilizzare i notebook JupyterLab per ricavare informazioni ed eseguire query sui dati, creare set di dati abilitati per i profili, pubblicare modelli di apprendimento automatico automatizzati e attivare informazioni acquisite da computer sia per le applicazioni di Adobe che per quelle non di Adobe.

Prerequisiti per il corso

  • Un account Adobe ID registrato.
    • L’account Adobe ID deve essere stato aggiunto a un’organizzazione con accesso a Adobe Experience Platform e Data Science Workspace.
  • Una sandbox non di produzione.

Risultati di apprendimento attesi

I seguenti risultati di apprendimento sono trattati nel corso Data Science Workspace . Inoltre, puoi scegliere di seguire durante la creazione e la pubblicazione di un modello di propensione fornito per il corso.

  • Architettura di Data Science Workspace
  • Come utilizzare JupyterLab
  • Come accedere ai dati e ai dati delle query in Data Science Workspace
  • Analisi dei dati esplorativi
  • Come creare una ricetta e un modello
  • Metodi utilizzati per addestrare e valutare un modello
  • Il ruolo degli iper-parametri nello sviluppo del modello
  • Come pubblicare modelli addestrati come servizio
  • Come utilizzare Data Science Workspace per arricchire i dati del profilo cliente in tempo reale
  • Come creare un segmento in streaming con l'output del modello

Lezioni

Il corso Data Science Workspace è suddiviso in cinque lezioni.

Lezione 1

Introduzione (19 minuti): Scopri il corso e ottieni una panoramica di alto livello di Data Science Workspace che include le risorse necessarie per il corso.

Lezione 2

Carica, esegui query ed esplora i dati in JupyterLab (24 minuti): Scopri come JupyterLab su Experience Platform consente di semplificare e semplificare i flussi di lavoro chiave per uno scienziato dei dati, come la raccolta di dati, la pulizia dei dati, la visualizzazione dei dati e la scoperta di informazioni.

Lezione 3

Crea un modello in JupyterLab (26 minuti): Scopri come iniziare a creare modelli in Data Science Workspace.

Lezione 4

Utilizza Data Science Workspace per addestrare e valutare un modello (6 minuti): Scopri come creare un modello e pubblicarlo come servizio in Experience Platform.

Lezione 5

Registri di scienza dei dati (11 minuti): Scopri come gli output del modello Data Science Workspace possono essere utilizzati nel Profilo cliente in tempo reale per fornire esperienze personalizzate con applicazioni e servizi di Adobe.

Passaggi successivi

Dopo aver completato il corso Data Science Workspace, visita il Guide all'API di apprendimento automatico di Sensei per scoprire come utilizzare le API RESTful per fare tutto ciò che hai appena imparato e molto altro.

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