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Scienze dati - Lavorare con i Data - Revised

Imparare a lavorare con e preparare i dati per il tuo progetto di scienze dati.

Data Science
Gratuito
Uno dei principali punti della scienza dei dati è quello di lavorare direttamente con i dati, dall'acquisire i dati per lavorare i linguaggi di programmazione Python e R. in Azure ML. Oltre a come si preparano i dati per l'applicazione di modelli di machine learning a esso, dalla rimozione dei valori ripetuti, dei valori anomali per la scalabilità dei dati. Iniziate oggi su questo corso e ampliate la vostra conoscenza della scienza dei dati.
  • Durata

    2-3 Oras
  • Valutazione

    Yes
  • Certificazione

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

In questo corso online Data Science - Lavorare con i Dati si imparerà il flusso dei dati in Azure ML. si impareranno le unioni e le lingue R e Python. Si imparerà a preparare i dati, le variabili continue e categoriali. Si imparerà la quantizzazione e la scalabilità.  

Il corso inizia con l'introduzione al flusso di dati in Azure ML, dove   si imparerà il batch e l'elaborazione in tempo reale. Si impareranno i diversi tipi di unioni che è possibile utilizzare sui propri dati. Imparerai i linguaggi di programmazione R e Python e quello che possono fare per un progetto di scienze dati.

Nel secondo modulo, verrà introdotto al campionamento e alla preparazione dei dati. Imparerai le variabili continue e categoriali. Imparerai qual è la quantizzazione e può fare per i tuoi dati. Imparerai informazioni su Data munging e come è la parte più lunga di un progetto di scienze dati. Si imparerà a gestire gli errori e gli outliners nel progetto. Si imparerà la scalabilità utilizzando il modulo python, R o Azure ML per la scalabilità.

Questo libero Alison Course sarebbe di grande interesse per chi vuole imparare qualcosa sulla scienza dei dati.

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Learning Outcomes

Dopo aver completato questo corso sarà possibile:


  • Descrivi il flusso di dati in un esperimento Azure ML
  • Discuter le differenze tra l'utilizzo di R e Python
  • Identificare quali linguaggi di programmazione si adatta meglio R o Python
  • Descrivere l'installazione sia R che Python nel proprio ambiente Azure ML
  • La preparazione dei dati di immersione noti anche come dati munging per preparare i dati per il tuo progetto
  • Spiegare cosa quantificare le tue variabili è e fa
  • Spiegare come gestire i valori mancanti nei propri dataset
  • Descrivi il motivo per cui è necessario scalare le variabili

Certification

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