Data Science Workspace corso
Creato per:
- Utente
- Sviluppatore
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.