Dữ liệu liên quan tới Azurea tại Wikispecies

Dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng cho học máy. Để xây dựng các mô hình chính xác, bạn phải đầu tiên nắm vững nghệ thuật chuẩn bị dữ liệu, làm sạch và cấu trúc trong môi trường đám mây của bạn. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của dòng dữ liệu và chuẩn bị dữ kiện bằng cách sử dụng Azure Machine Learning (Azure ML). Bạn sẽ chuyển từ xử lý các tập dữ liệu hỗn độn, không cấu trúc đến quản lý các đường ống dữ kiện sạch, sẵn sàng mô hình. Trong khóa học này, bạn sẽ học: Hiểu các loại dữ liệu cốt lõi, phân biệt giữa các biến liên tục và phân loại; Dọn dẹp các tập dữ kiện bằng cách xác định và loại bỏ các giá trị lặp lại, trùng lặm và giá trị cực đoan; Ứng dụng các kỹ thuật quy mô và chuẩn hóa để chuẩn bị các tính năng số; Cấu hình việc hấp thụ dữ lượng và quản lý các luồng dữ liệu an toàn trong hệ sinh thái Azure ML; Thực hành cấu trúc tài sản dữ liệu và thực hiện kiểm tra chất lượng dữ kiện hiện đại. Bắt đầu với các định nghĩa cơ bản về chất lượng dữ liệu và các loại dữ kiện, khóa học tiến hành qua các giải thích viết từng bước về việc làm sạch dữ lượng, chuyển đổi và tích hợp các luồng xử lý này vào các đường ống đám mây. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và người mới bắt đầu tìm kiếm hiểu kỹ thuật dữ kiện dựa trên đám mây mà không có kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu làm chủ các luồng dữ liệu của bạn hôm nay.