Bilgi Bilimi Temelleri: Azure ML'de Verilerle Çalışmak

Ham veri nadiren makine öğrenimi için hazırdır. Doğru modeller oluşturmak için, öncelikle bulut ortamınızda veri hazırlama, temizleme ve yapılandırma sanatını öğrenmelisiniz. Bu metin tabanlı kurs, Azure Machine Learning (Azure ML) kullanarak veri akışının ve veri hazırlığının temel kavramlarını size yönlendirir. Karışık, yapısız veri kümelerini ele almaktan temiz, model-hazır veri boru hatlarını düzenlemeye geçiş yapacaksınız. Bu derste, öğreneceğiniz şeyler şunlardır: Çekirdek veri türlerini anlamak, sürekli ve kategorik değişkenleri ayırmak; Tekrarlanan değerleri, kopyaları ve aşırı dışsal değerleri tanımlayarak ve kaldırarak veri kümelerini temizleyin; Sayısal özellikleri hazırlamak için ölçeklendirme ve normalleştirme tekniklerini uygulayın; Veri alımı ve güvenli veri akışlarını yönetin Azure ML ekosistemi içinde; Veri varlıklarını yapılandırmak ve modern veri kalitesi kontrollerini uygulamak. Veri kalitesi ve veri tiplerinin temel tanımlarıyla başlayan kurs, veri temizleme, dönüşüm ve bu işlenmiş akışların bulut boru hatlarına entegrasyonu hakkında adım adım yazılı açıklamalar yoluyla ilerler. Bu kurs, önceden herhangi bir makine öğrenimi deneyimi olmadan bulut tabanlı veri mühendisliğini anlamak isteyen umut verici veri bilimcileri, analistler ve acemiler için tasarlanmıştır. Veri akışlarınızı bugünden iyileştirmeye başlayın.