أساسيات علم البيانات: العمل مع البيانات في Azure ML

نادراً ما تكون البيانات الخام جاهزة للتعلم الآلي. لبناء نماذج دقيقة، يجب عليك أولاً إتقان فن إعداد البيانات وتنظيفها وهيكلتها داخل بيئتك السحابية. يرشدك هذا المساق النصي عبر المفاهيم الأساسية لتدفق البيانات وإعداد البيانات باستخدام Azure Machine Learning (Azure ML). ستنتقل من التعامل مع مجموعات البيانات الفوضوية وغير المهيكلة إلى تنظيم مسارات بيانات نظيفة وجاهزة للنماذج. في هذا المساق، ستتعلم ما يلي: فهم أنواع البيانات الأساسية، والتمييز بين المتغيرات المستمرة والفئوية؛ تنظيف مجموعات البيانات عن طريق تحديد وإزالة القيم المتكررة والنسخ المزدوجة والقيم المتطرفة الشديدة؛ تطبيق تقنيات القياس والتطبيع (scaling and normalization) لإعداد الميزات الرقمية؛ تكوين استيعاب البيانات وإدارة تدفقات البيانات الآمنة ضمن النظام البيئي لـ Azure ML؛ ممارسة هيكلة أصول البيانات وتنفيذ فحوصات جودة البيانات الحديثة. بدءاً من التعريفات التأسيسية لجودة البيانات وأنواع البيانات، يتقدم المساق عبر شروحات مكتوبة خطوة بخطوة لتنظيف البيانات وتحويلها ودمج هذه التدفقات المعالجة في مسارات سحابية. تم تصميم هذا المساق لعلماء البيانات الطموحين والمحللين والمبتدئين الذين يتطلعون إلى فهم هندسة البيانات القائمة على السحابة دون أي خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ بإتقان سير عمل بياناتك اليوم.