Наука данных и предсказательное моделирование с лазурным машинным обучением

В современную эпоху данных способность извлекать предсказуемые шаблоны из необработанной информации является одним из самых ценных навыков, которыми вы можете обладать. Этот письменный курс познакомит вас с облачной наукой данных, показывая, как использовать мощные облачные инструменты для создания умных, предсказывающих приложений без написания сложного кода. Вы превратитесь из новичка в уверенного специалиста, способного управлять всем жизненным циклом машинного обучения. Благодаря четким объяснениям и структурированным текстовым обзорам вы узнаете, как вводить данные, обучать модели предсказания и развертывать их в облаке. Что вы узнаете: - Понимание основной терминологии науки данных, рабочих процессов машинного обучения и концепций облачных данных. - Подготовьте, очистите, и преобразуйте наборы данных внутри лазурного машинного обучения для оптимального тренировки. - Создание моделей предсказания с использованием визуальных инструментов с низким уровнем кодирования и автоматизированного машинного обучения (AutoML). - Оценка производительности модели с использованием ключевых показателей, таких как точность, точность и восстановление. - Развертывание обученных моделей в качестве конечных точек облака для генерации прогнозов в реальном времени. - Примените основные методы MLOps для мониторинга и управления активами машинного обучения. Этот курс начинается с основных понятий предсказательного анализа и подготовки данных, а затем вы пройдете практические шаги по созданию, тестированию и развертыванию модели двоичной классификации. Вы изучите реальные сценарии, такие как целевые маркетинговые кампании, чтобы увидеть, как эти модели решают реальные бизнес-проблемы. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, бизнес-аналитиков и начинающих специалистов по данным, которые хотят войти в область машинного обучения без тяжелого программирования. Не требуется предварительного опыта кодирования или науки данных. Начните свой путь к облачной науке о данных сегодня.