Data Science Workspace コース
このドキュメントでは、Adobe Experience Platform Data Science Workspace コースで期待される学習成果について説明します。 コースを表示するには、Adobe IDを使用してExperience Leagueにログインする必要があります。
データサイエンス Workspace for Data Scientists コース は、JupyterLab Notebooksを使用してインサイトを導き出し、データを照会する方法、プロファイルが有効なデータセットを作成する方法、自動マシンラーニングモデルを公開する方法、AdobeとAdobe以外のアプリケーションの両方にマシンラーニングインサイトをアクティベートする方法を学習するデータサイエンティスト向けに設計されています。
コースの前提条件
- 登録したAdobe ID アカウント。
- Adobe ID アカウントは、Adobe Experience PlatformおよびData Science Workspaceへのアクセス権を持つ組織に追加されている必要があります。
- 実稼動以外のサンドボックス。
期待される学習成果
Data Science Workspace コースでは、次の学習成果について説明します。 さらに、コース用に提供される傾向モデルを作成して公開する際に従うオプションもあります。
- Workspaceのアーキテクチャ
- JupyterLabの使用方法
- Data Science Workspaceでのデータへのアクセス方法とデータのクエリ方法
- 探索的データ分析
- レシピとモデルの作成方法
- モデルのトレーニングとスコアリングに使用される方法
- モデル開発におけるハイパーパラメーターの役割
- トレーニング済みモデルをサービスとして公開する方法
- Data Science Workspaceを使用してリアルタイム顧客プロファイルデータを強化する方法
- モデル出力でストリーミングオーディエンスを作成する方法
レッスン
Data Science Workspaceコースは、5つのレッスンに分かれています。
レッスン 1
概要（19分）: コースについて学び、必要なコースアセットを含むData Science Workspaceの概要を学びます。
レッスン 2
JupyterLabでのデータの読み込み、クエリ、探索（24分）: Experience Platform上のJupyterLabが、データの収集、データのクリーニング、データのビジュアライゼーション、インサイトの発見など、データサイエンティストの主要なワークフローを簡素化および簡素化する方法を説明します。
レッスン 3
JupyterLabでモデルを作成（26分）: Data Science Workspaceでモデルの作成を開始する方法を説明します。
レッスン 4
Data Science Workspaceを使用してモデルのトレーニングとスコアリングを行う（6分）: モデルを作成し、Experience Platformでサービスとして公開する方法を説明します。
レッスン 5
データ サイエンス インサイトの利用と提供（11分）: Data Science Workspace モデル出力をリアルタイム顧客プロファイルで使用して、Adobe アプリケーションやサービスでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する方法を説明します。
次の手順
Data Science Workspace コースを終了した後、Adobe AI Machine Learning API ガイド にアクセスして、RESTful APIを利用して、学んだことや学んだことをすべて実行する方法を確認してください。