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。
此 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。
