msb-public
/
Data-Science-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'leestott-patch-13'
${ noResults }
Data-Science-For-Beginners/translations/tw/5-Data-Science-In-Cloud
History
leestott c32bb6bc1a
🌐 Update translations via Co-op Translator 		4 weeks ago
..
17-Introduction 🌐 Update translations via Co-op Translator 4 weeks ago
18-Low-Code 🌐 Update translations via Co-op Translator 4 weeks ago
19-Azure 🌐 Update translations via Co-op Translator 4 weeks ago
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 4 weeks ago

README.md
Escape

雲端中的數據科學

cloud-picture

照片由 Jelleke Vanooteghem 提供，來自 Unsplash

在處理大數據的數據科學時，雲端可以帶來革命性的改變。在接下來的三節課中，我們將了解什麼是雲端以及它為什麼如此有用。我們還將探索一個心臟衰竭數據集，並建立一個模型來幫助評估某人患心臟衰竭的可能性。我們將利用雲端的強大功能來訓練、部署並以兩種不同的方式使用模型。一種方式是僅使用用戶界面，以低代碼/無代碼的方式進行；另一種方式是使用 Azure 機器學習軟件開發工具包 (Azure ML SDK)。

project-schema

主題

  1. 為什麼在數據科學中使用雲端？
  2. 雲端中的數據科學：低代碼/無代碼方式
  3. 雲端中的數據科學：Azure ML SDK 方式

致謝

這些課程由 Maud Levy 和 Tiffany Souterre 用 ☁️ 和 💕 編寫。

心臟衰竭預測項目的數據來源於 Larxel 在 Kaggle 上提供。該數據遵循 Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 授權。

免責聲明：
本文件使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。