Fondamenti di Data Science: Lavorare con i Dati in Azure ML

I dati grezzi sono raramente pronti per il machine learning. Per costruire modelli accurati, devi prima padroneggiare l'arte della preparazione, pulizia e strutturazione dei dati all'interno del tuo ambiente cloud. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti essenziali del flusso di dati e della preparazione dei dati usando Azure Machine Learning (Azure ML). Passerai dalla gestione di set di dati disordinati e non strutturati alla cura di pipeline di dati pulite e pronte per il modello. In questo corso imparerai a: Comprendere i tipi di dati fondamentali, distinguendo tra variabili continue e categoriche; Pulire i set di dati identificando e rimuovendo valori ripetuti, duplicati e outlier estremi; Applicare tecniche di scaling e normalizzazione per preparare le feature numeriche; Configurare l'ingestione dei dati e gestire flussi di dati sicuri all'interno dell'ecosistema Azure ML; Praticare la strutturazione degli asset di dati e l'implementazione di moderni controlli di qualità dei dati. Partendo dalle definizioni fondamentali di qualità dei dati e tipi di dati, il corso progredisce attraverso spiegazioni scritte passo-passo della pulizia dei dati, della trasformazione e dell'integrazione di questi flussi elaborati in pipeline cloud. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, analisti e principianti che desiderano comprendere l'ingegneria dei dati basata su cloud senza alcuna esperienza precedente di machine learning. Inizia a padroneggiare i tuoi flussi di lavoro di dati oggi stesso.