Data Science Workspace corso

Ultimo aggiornamento: 2023-05-24
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Questo documento fornisce una descrizione dei risultati di apprendimento previsti nel corso Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Per visualizzare il corso, devi accedere ad Experience League utilizzando il tuo Adobe ID.

Il guida introduttiva di Data Science Workspace per Data Scientist corso è progettato per i data scientist che desiderano imparare a utilizzare JupyterLab Notebooks per ricavare informazioni approfondite ed eseguire query sui dati, creare set di dati abilitati per il profilo, pubblicare modelli automatizzati di apprendimento automatico e attivare informazioni acquisite da computer sia per le applicazioni Adobi che per quelle non Adobi.

Prerequisiti del 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 previsti

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 usare JupyterLab
  • Come accedere ai dati e eseguire query sui dati in Data Science Workspace
  • Analisi esplorativa dei dati
  • Come creare una ricetta e un modello
  • Metodi utilizzati per addestrare e valutare un modello
  • Il ruolo degli iperparametri nello sviluppo dei modelli
  • Come pubblicare modelli formati come servizio
  • Come utilizzare Data Science Workspace per arricchire i dati del profilo cliente in tempo reale
  • Come creare un segmento di 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 del corso richieste.

Lezione 2

Caricare, eseguire query ed esplorare dati in JupyterLab (24 minuti): Scopri in che modo JupyterLab su Experience Platform consente di semplificare e facilitare i flussi di lavoro chiave per un data scientist, ad esempio la raccolta di dati, la pulizia dei dati, la visualizzazione dei dati e la scoperta di informazioni.

Lezione 3

Creare 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

Utilizza e fornisci Data Science Insights (11 minuti): Scopri come gli output del modello di Data Science Workspace possono essere utilizzati nel profilo cliente in tempo reale per fornire esperienze personalizzate con applicazioni e servizi Adobi.

Passaggi successivi

Dopo aver completato il corso Data Science Workspace, visita il Guide API di apprendimento automatico di Sensei per scoprire come utilizzare le API RESTful per eseguire tutte le operazioni che hai appena appreso e altro ancora.

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