Data Science Workspace 課程

本檔案說明Adobe Experience Platform Data Science Workspace課程中的預期學習結果。 若要查看本課程,您必須使用Adobe ID登入Experience League。

資料科學家專用Data Science Workspace課程快速入門 專為想了解如何使用JupyterLab Notebooks來衍生見解和查詢資料、建立啟用設定檔的資料集、發佈自動機器學習模型,以及啟用Adobe和非Adobe應用程式的機器學習深入分析的資料科學家所設計。

課程必要條件

  • 已註冊的Adobe ID帳戶。
    • Adobe ID帳戶必須已新增至可存取Adobe Experience Platform和 Data Science Workspace.
  • 非生產沙箱。

預期的學習成果

資料科學工作區課程涵蓋下列學習成果。 此外,您也可以選擇在建立及發佈本課程提供的傾向模型時遵循。

  • 資料科學工作區架構
  • 如何使用JupyterLab
  • 如何在Data Science Workspace中存取資料和查詢資料
  • 探索資料分析
  • 如何建立方式和模型
  • 用於訓練和對模型評分的方法
  • 超參數在模型開發中的作用
  • 如何以服務形式發佈受過培訓的模型
  • 如何使用Data Science Workspace豐富您的即時客戶個人檔案資料
  • 如何使用模型輸出建立串流區段

課程

資料科學工作區課程分為五個課程。

第1課

導言(19分鐘): 了解課程並概略了解Data Science Workspace,包括所需的課程資產。

第2課

在JupyterLab中載入、查詢及探索資料(24分鐘): 了解JupyterLab on Experience Platform如何協助簡化及促進資料科學家的關鍵工作流程,例如收集資料、清除資料、視覺化資料和探索見解。

第3課

在JupyterLab中建立模型(26分鐘): 了解如何開始在Data Science Workspace中建立模型。

第4課

使用Data Science Workspace訓練模型並對其評分(6分鐘): 了解如何建立模型,並以服務形式發佈,Experience Platform。

第5課

使用並提供資料科學見解(11分鐘): 了解Data Science Workspace模型輸出如何用於即時客戶設定檔,以透過Adobe應用程式和服務提供個人化體驗。

後續步驟

完成資料科學工作區課程後,請造訪 Sensei機器學習API指南 了解如何運用RESTful API來完成您剛才學到的一切,以及更多。

本頁內容