Data Science Workspace cursus
NOTEDit document biedt een beschrijving van de verwachte leerresultaten in de Adobe Experience Platform Data Science Workspace-cursus. U moet zich bij het Experience League aanmelden met uw Adobe ID om de cursus te kunnen bekijken.
De die met de Werkruimte van de Wetenschap van Gegevens voor de cursus van de Wetenschappers van Gegevenswordt ontworpen voor gegevenswetenschappers die willen leren hoe te om JupyterLab Notities te gebruiken om inzichten en vraaggegevens af te leiden, profiel-toegelaten datasets tot stand te brengen, geautomatiseerde machine het leren modellen te publiceren, en machine-geleerde inzichten aan zowel Adobe als niet-Adobe toepassingen te activeren.
Cursusvoorwaarden
- Een geregistreerd Adobe ID-account.
- Het Adobe ID-account moet zijn toegevoegd aan een organisatie met toegang tot Adobe Experience Platform en Data Science Workspace .
- Een niet-productiesandbox.
Verwachte leerresultaten
De volgende leerresultaten worden behandeld in de cursus Data Science Workspace. Bovendien kunt u de cursus volgen tijdens het maken en publiceren van een geneigdheidsmodel dat voor de cursus is meegeleverd.
- De architectuur van Data Science Workspace
- JupyterLab gebruiken
- Hoe te om tot gegevens en vraaggegevens in de Werkruimte van de Wetenschap van Gegevens toegang te hebben
- Analyse van verkennende gegevens
- Een recept en model maken
- Methoden voor het trainen en scoren van een model
- De rol van hyperparameters in de modelontwikkeling
- Informatie over het publiceren van getrainde modellen als service
- Data Science Workspace gebruiken om je real-time klantprofieldata te verrijken
- Een streaming segment maken met uw modeluitvoer
Lessen
De cursus Data Science Workspace bestaat uit vijf lessen.
Les 1
Inleiding (19 minuten): Leer over de cursus en krijg een overzicht op hoog niveau van de Werkruimte van de Wetenschap van Gegevens met inbegrip van de vereiste cursusactiva.
Les 2
Laad, vraag, en verken gegevens in JupyterLab (24 minuten): Leer hoe JupyterLab op Experience Platform belangrijke workflows voor een gegevenswetenschapper vereenvoudigt en vergemakkelijkt, zoals het verzamelen van gegevens, het schoonmaken van gegevens, het visualiseren van gegevens, en het ontdekken van inzichten.
Les 3
creeer een model in JupyterLab (26 minuten): Leer hoe te beginnen modellen in de Werkruimte van de Wetenschap van Gegevens te bouwen.
Les 4
de Werkruimte van de Wetenschap van Gegevens van het Gebruik om een model (6 minuten) te trainen en te score: Leer hoe te om een model tot stand te brengen en het als dienst in Experience Platform te publiceren.
Les 5
Verbruik en lever de Inzichten van de Wetenschap van Gegevens (11 minuten): Leer hoe de output van de Werkruimte van de Wetenschap van Gegevens in het Real-Time Profiel van de Klant kan worden gebruikt om gepersonaliseerde ervaringen met de toepassingen en de diensten van de Adobe te leveren.
Volgende stappen
Na de voltooiing van de cursus van de Werkruimte van de Wetenschap van Gegevens, bezoek de Machine Leren API gidsenom te leren hoe te om RESTful APIs te gebruiken om alles te doen u enkel en meer leerde.