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/fa/5-Data-Science-In-Cloud
History
leestott ddda89c203
🌐 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

علم داده در فضای ابری

cloud-picture

عکس از Jelleke Vanooteghem در Unsplash

وقتی صحبت از انجام علم داده با داده‌های بزرگ می‌شود، فضای ابری می‌تواند یک تغییر اساسی ایجاد کند. در سه درس بعدی، بررسی خواهیم کرد که فضای ابری چیست و چرا می‌تواند بسیار مفید باشد. همچنین یک مجموعه داده مربوط به نارسایی قلبی را بررسی کرده و مدلی برای ارزیابی احتمال نارسایی قلبی در افراد ایجاد خواهیم کرد. از قدرت فضای ابری برای آموزش، استقرار و استفاده از مدل به دو روش مختلف استفاده خواهیم کرد. یک روش با استفاده از رابط کاربری به صورت "کد کم/بدون کد"، و روش دیگر با استفاده از کیت توسعه نرم‌افزار Azure Machine Learning (Azure ML SDK).

project-schema

موضوعات

  1. چرا از فضای ابری برای علم داده استفاده کنیم؟
  2. علم داده در فضای ابری: روش "کد کم/بدون کد"
  3. علم داده در فضای ابری: روش "Azure ML SDK"

اعتبارها

این درس‌ها با ☁️ و 💕 توسط Maud Levy و Tiffany Souterre نوشته شده‌اند.

داده‌های پروژه پیش‌بینی نارسایی قلبی از Larxel در Kaggle گرفته شده است. این داده‌ها تحت مجوز Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) منتشر شده‌اند.

سلب مسئولیت:
این سند با استفاده از سرویس ترجمه هوش مصنوعی Co-op Translator ترجمه شده است. در حالی که ما تلاش می‌کنیم دقت را حفظ کنیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است شامل خطاها یا نادرستی‌ها باشند. سند اصلی به زبان اصلی آن باید به عنوان منبع معتبر در نظر گرفته شود. برای اطلاعات حساس، توصیه می‌شود از ترجمه انسانی حرفه‌ای استفاده کنید. ما مسئولیتی در قبال سوء تفاهم‌ها یا تفسیرهای نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه نداریم.