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 'main'
${ noResults }
Data-Science-For-Beginners/translations/bg/5-Data-Science-In-Cloud
History
leestott 7373a19c39
🌐 Update translations via Co-op Translator 		2 weeks ago
..
17-Introduction 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
18-Low-Code 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
19-Azure 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 4 weeks ago

README.md
Escape

Наука за данни в облака

cloud-picture

Снимка от Jelleke Vanooteghem от Unsplash

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).

project-schema

Теми

  1. Защо да използваме облака за наука за данни?
  2. Наука за данни в облака: Методът "Low code/No code"
  3. Наука за данни в облака: Методът "Azure ML SDK"

Кредити

Тези уроци са написани с ☁️ и 💕 от Maud Levy и Tiffany Souterre

Данните за проекта за прогнозиране на сърдечна недостатъчност са предоставени от Larxel на Kaggle. Лицензирани са под Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод 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.