Data Science Workspace corso
Questo documento fornisce una descrizione dei risultati di apprendimento attesi nel corso Area di lavoro di Data Science Adobe Experience Platform. Per visualizzare il corso, devi login a Experience League utilizzando il tuo Adobe ID.
Il corso Getting started with Data Science Area di lavoro for Data Scientists è progettato per i data scientist che desiderano imparare a utilizzare JupyterLab Notebooks per derivare informazioni dettagliate e query sui dati, creare set di dati abilitati al profilo pubblicare modelli di machine learning automatizzati e attivare informazioni approfondite di Machine Learning per applicazioni Adobe Systems e non Adobe Systems.
Prerequisiti del corso
- Un Adobe ID account registrato.
- Il Adobe ID account 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 Area di lavoro. Inoltre, hai la possibilità di seguire durante la creazione e la pubblicazione di un modello di propensione fornito per il corso.
- L'architettura di Data Science Area di lavoro
- Come usare JupyterLab
- Come accesso dati ed eseguire query sui dati in Data Science Area di lavoro
- Analisi esplorativa dei dati
- Come creare una ricetta e un modello
- Metodi utilizzati per addestrare e assegnare un punteggio a un modello
- Il ruolo degli iperparametri nello sviluppo del modello
- Come pubblicare modelli sottoposti a training come servizio
- Come utilizzare i Area di lavoro Data Science per arricchire i dati del profilo cliente in tempo reale
- Come creare un segmento di streaming con l'output del modello
Lezioni
Il corso di Data Science Area di lavoro è suddiviso in cinque lezioni.
Lezione 1
Introduzione (19 minuti): Scopri informazioni sul corso e ottieni una panoramica di alto livello dei Area di lavoro di Data Science, inclusa la risorse del corso richiesta.
Lezione 2
Carica, esegui query ed esplora i dati in JupyterLab (24 minuti): Scopri come JupyterLab on Experience Platform aiuta a semplificare e facilitare i flussi di lavoro chiave per un data scientist, come la raccolta di dati, la pulizia dei dati, la visualizzazione dei dati e l'individuazione di approfondimenti.
Lezione 3
Crea un modello in JupyterLab (26 minuti): Scopri come iniziare a compilare modelli in Data Science Area di lavoro.
Lezione 4
Usa l'Area di lavoro Data Science per addestrare e assegnare un punteggio a un modello (6 minuti): Scopri come creare un modello e pubblicare come servizio in Experience Platform.
Lezione 5
Utilizzo e distribuzione di Insights sull'analisi scientifica dei dati (11 minuti): Scopri in che modo è possibile utilizzare gli output del modello di Data Science Area di lavoro nel profilo cliente in tempo reale per offrire esperienze personalizzate con applicazioni e servizi Adobe Systems.
Passaggi successivi
Dopo aver completato il corso di Area di lavoro Data Science, visita le guide🔗 API di Sensei Machine Learning per imparare a utilizzare le API RESTful per fare tutto ciò che hai appena imparato e altro ancora.