|
|
<!--
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
{
|
|
|
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
|
|
|
"translation_date": "2025-08-26T15:53:33+00:00",
|
|
|
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
|
|
|
"language_code": "bg"
|
|
|
}
|
|
|
-->
|
|
|
# Наука за данни в облака
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> Снимка от [Jelleke Vanooteghem](https://unsplash.com/@ilumire) от [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/cloud?orientation=landscape)
|
|
|
|
|
|
Когато става въпрос за работа с големи данни в науката за данни, облакът може да бъде истинска промяна. В следващите три урока ще разгледаме какво представлява облакът и защо може да бъде много полезен. Ще изследваме набор от данни за сърдечна недостатъчност и ще изградим модел, който да помогне за оценка на вероятността някой да има сърдечна недостатъчност. Ще използваме силата на облака, за да обучим, внедрим и използваме модел по два различни начина. Единият начин е чрез потребителския интерфейс в стил "Low code/No code", а другият - чрез Azure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### Теми
|
|
|
|
|
|
1. [Защо да използваме облака за наука за данни?](17-Introduction/README.md)
|
|
|
2. [Наука за данни в облака: Методът "Low code/No code"](18-Low-Code/README.md)
|
|
|
3. [Наука за данни в облака: Методът "Azure ML SDK"](19-Azure/README.md)
|
|
|
|
|
|
### Кредити
|
|
|
Тези уроци са написани с ☁️ и 💕 от [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets) и [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)
|
|
|
|
|
|
Данните за проекта за прогнозиране на сърдечна недостатъчност са предоставени от [
|
|
|
Larxel](https://www.kaggle.com/andrewmvd) на [Kaggle](https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data). Лицензирани са под [Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
**Отказ от отговорност**:
|
|
|
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод. |
