- Tutoriales de Platform
- Introducción a Platform
- Una experiencia de cliente ofrecida por un Experience Platform
- Entre bastidores: Una experiencia de cliente ofrecida por un Experience Platform
- Información general de Experience Platform
- Funcionalidades clave
- Aplicaciones y servicios inteligentes
- Integraciones con aplicaciones de Experience Cloud
- Casos de uso clave
- Arquitectura básica
- Uso de la interfaz de usuario de Platform
- Funciones y fases del proyecto
- Introducción: Arquitectos de datos e ingenieros de datos
- Autenticar con las API de Experience Platform
- Importación de datos de muestra en Experience Platform
- Administración
- Registros de auditoría
- Recopilación de datos
- Tableros
- Control de datos
- Higiene de los datos
- Ingesta de datos
- Información general
- Información general sobre la ingesta por lotes
- Crear y rellenar un conjunto de datos
- Asignación de un archivo CSV a XDM
- Resumen de fuentes
- Ingesta de datos de Adobe Analytics
- Ingesta de datos desde el Audience Manager
- Ingesta de datos desde el almacenamiento en la nube
- Ingesta de datos desde CRM
- Ingesta de datos desde bases de datos
- Información general sobre la ingesta de flujos
- Transmisión de datos con la API HTTP
- Transmisión de datos mediante conectores de origen
- Tutoriales del SDK web
- Tutoriales del SDK móvil
- Data Science Workspace
- Información general
- Arquitectura
- Carga de datos en cuadernos de JupyterLab
- Consultar y descubrir datos en portátiles de JupyterLab
- Análisis de datos exploratorios
- Resumen de fórmulas, modelos y servicios
- Creación de un modelo mediante la plantilla del generador de fórmulas
- Analizar el rendimiento del modelo
- Creación y publicación de un modelo formado (IU)
- Programar capacitación y puntuación automatizadas para un servicio
- Enriquecimiento de los perfiles del cliente en tiempo real con perspectivas de aprendizaje automático
- Empaquete archivos de origen en una fórmula
- Importar una fórmula empaquetada (IU)
- Importar una fórmula empaquetada (API)
- Destinos
- Información general sobre los destinos
- Conexión a destinos
- Crear destinos y activar datos
- Activación de perfiles y segmentos en un destino
- Integración con Customer Match de Google
- Configuración del destino de Azure Blob
- Configuración del destino de Marketo
- Configurar el almacenamiento en la nube basado en archivos o los destinos de marketing por correo electrónico
- Configuración de un destino social
- Personalización de próxima visita con Adobe Target
- Seminario web sobre la activación de datos en aplicaciones que no son de Adobe
- Identidades
- Monitorización
- Perfiles
- Privacidad y seguridad
- Introducción al Privacy Service
- Datos de identidad en solicitudes de privacidad
- Biblioteca JavaScript de privacidad
- Etiquetas de privacidad en Adobe Analytics
- Introducción a la API de Privacy Service
- IU de Privacy Service
- API de Privacy Service
- Suscripción a Eventos de privacidad
- Configuración de claves administradas por el cliente
- 10 consideraciones para la administración de datos del cliente responsable
- Elevación del papel del experto en marketing como responsable del tratamiento de datos
- Consultas
- Información general
- Interfaz de usuario del servicio de consulta
- API del servicio de consulta
- Explorar datos
- Preparación de datos
- Funciones definidas por Adobe
- Patrones de uso de datos
- Ejecutar consultas
- Generar conjuntos de datos a partir de resultados de consulta
- Tableau
- Analizar y visualizar datos
- Creación de tableros con herramientas de BI
- Recargar los datos de clientes
- Conectar clientes con el servicio de consulta
- Esquemas
- Información general
- Componentes
- Planificación del modelo de datos
- Convertir el modelo de datos en XDM
- Crear esquemas
- Creación de esquemas para datos B2B
- Creación de clases
- Crear grupos de campos
- Creación de tipos de datos
- Configuración de relaciones entre esquemas
- Uso de campos enumerados y valores sugeridos
- Copiado de esquemas entre zonas protegidas
- Actualización de esquemas
- Crear un esquema ad hoc
- Segmentos
- Vista general del Generador de segmentos
- Creación de segmentos
- Crear segmentos basados en contenido
- Crear segmentos de conversión
- Crear segmentos a partir de segmentos existentes
- Crear segmentos secuenciales
- Crear segmentos dinámicos
- Creación de segmentos de varias entidades
- Crear segmentos con datos B2B
- Demostración de segmentación de flujo continuo
- Evaluar un segmento
- Crear un conjunto de datos para exportar datos
- Configuración de conexión de coincidencia de segmentos
- Control de datos de coincidencias de segmentos
- Flujo de configuración de coincidencia de segmentos
- Perspectivas previas al uso compartido de coincidencias de segmentos
- Coincidencia de segmentos recibiendo datos
- Fuentes
- Resumen de fuentes
- Ingesta de datos de Adobe Analytics
- Ingesta de datos desde el Audience Manager
- Ingesta de datos de Marketo
- Ingesta de datos desde el almacenamiento en la nube
- Ingesta de datos desde CRM
- Ingesta de datos desde bases de datos
- Transmisión de datos con la API HTTP
- Transmisión de datos mediante conectores de origen
- Servicios de aplicaciones
- Servicios inteligentes
- Información general
- Descripción general de Attribution AI
- valor de Attribution AI
- Configuración de Attribution AI
- Uso de puntuaciones e información de Attribution AI
- Información general sobre Customer AI
- Valor de AI del cliente
- Configuración de Customer AI
- Uso de puntuaciones e información de Customer AI
- Integraciones de Experience Cloud
- Tendencias del sector
Carga de datos en cuadernos de JupyterLab
Este vídeo muestra cómo crear un bloc de notas de JupyterLab y cargar datos desde Adobe Experience Platform. También muestra cómo puede aumentar el rendimiento del bloc de notas al trabajar con grandes cantidades de datos.
INFORMACIÓN
Este vídeo es parte de un curso, Introducción a Data Science Workspace para científicos de datos, disponible de forma gratuita en Experience League!
Para obtener más información, visite Acceso a datos en la documentación de portátiles de Jupyterlab.
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