Data Science Workspace 課程

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Data Science Workspace已無法購買。
本檔案旨在供先前有權使用Data Science Workspace的現有客戶使用。

本檔案說明Adobe Experience Platform資料科學Workspace課程的預期學習結果。 若要檢視課程,您必須使用Adobe ID登入Experience League。

資料科學家適用的Data Science Workspace快速入門課程是專為想要學習如何使用JupyterLab Notebooks以獲得見解和查詢資料、建立具有設定檔功能的資料集、發佈自動化機器學習模型,以及對Adobe和非Adobe應用程式啟用機器學習見解的資料科學家所設計。

課程必要條件

  • 已註冊的Adobe ID帳戶。
    • 必須已將Adobe ID帳戶新增至可存取Adobe Experience Platform和Data Science Workspace的組織。
  • 非生產沙箱。

預期學習成果

數據科學工作環境課程涵蓋了以下學習成果。 此外,您還可以選擇在創建和發佈為課程提供的傾向模型時一起追隨。

  • 資料科學Workspace的架構
  • 如何使用JupyterLab
  • 如何在資料科學Workspace中存取資料和查詢資料
  • 探索資料分析
  • 如何建立配方和模型
  • 用來訓練模型並為其評分的方法
  • 超引數在模型開發中的作用
  • 如何將經過訓練的模型發佈即服務
  • 如何使用數據科學工作環境豐富您的即時客戶數據
  • 如何使用模型輸出創建流式處理區段

資料科學Workspace課程分為五個課程。

第1課

簡介(19分鐘): ​瞭解課程並取得資料科學Workspace的高層級概觀,包括必要的課程資產。

第2課

在JupyterLab中載入、查詢及探索資料(24分鐘): ​瞭解JupyterLab在Experience Platform上如何協助簡化及促進資料科學家的關鍵工作流程,例如收集資料、清除資料、視覺化資料和探索見解。

第3課

在JupyterLab中建立模型(26分鐘): ​瞭解如何開始在Data Science Workspace中建立模型。

第4課

使用數據科學工作環境訓練和評分模型(6 分鐘): 瞭解如何在 Experience Platform 中創建模型並將其發佈為服務。

第5課

使用和交付數據科學Insights(11 分鐘): 瞭解如何在即時客戶檔案中使用數據科學工作環境模型輸出,通過Adobe Systems應用程式和服務提供個人化體驗。

後續步驟

完成資料科學Workspace課程後,請造訪Sensei Machine Learning API指南,瞭解如何運用RESTful API完成您剛剛學到的所有事情及其他工作。

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