Fondamentaux de la science des données : travailler avec des données dans Azure ML

Les données brutes sont rarement prêtes pour l'apprentissage automatique. Pour créer des modèles précis, vous devez d'abord maîtriser l'art de la préparation, du nettoyage et de la structuration des données dans votre environnement cloud. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts essentiels du flux de données et de la préparation des données à l'aide d'Azure Machine Learning (Azure ML). Vous passerez de la manipulation d'ensembles de données désordonnés et non structurés à la curation de pipelines de données propres et prêts pour les modèles. Dans ce cours, vous apprendrez à : Comprendre les types de données de base, en distinguant les variables continues et catégorielles ; Nettoyer les ensembles de données en identifiant et en supprimant les valeurs répétées, les doublons et les valeurs extrêmes ; Appliquer des techniques de mise à l'échelle et de normalisation pour préparer les caractéristiques numériques ; Configurer l'ingestion de données et gérer les flux de données sécurisés au sein de l'écosystème Azure ML ; Pratiquer la structuration des actifs de données et la mise en œuvre de contrôles de qualité des données modernes. En commençant par les définitions fondamentales de la qualité des données et des types de données, le cours progresse à travers des explications écrites étape par étape du nettoyage, de la transformation des données et de l'intégration de ces flux traités dans des pipelines cloud. Ce cours est conçu pour les aspirants scientifiques des données, les analystes et les débutants qui cherchent à comprendre l'ingénierie des données basée sur le cloud sans aucune expérience préalable en apprentissage automatique. Commencez dès aujourd'hui à maîtriser vos flux de données.