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