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クラウドでのデータサイエンス

写真提供：Jelleke Vanooteghem（Unsplash）

ビッグデータを使ったデータサイエンスを行う際、クラウドは大きな変化をもたらす可能性があります。次の3つのレッスンでは、クラウドとは何か、そしてそれがなぜ非常に役立つのかを見ていきます。また、心不全のデータセットを調査し、心不全の可能性を評価するモデルを構築します。クラウドの力を活用して、モデルをトレーニング、デプロイ、そして2つの異なる方法で利用します。一つは、ユーザーインターフェースを使用してLow code/No code形式で行う方法、もう一つはAzure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK)を使用する方法です。

トピック

1. なぜデータサイエンスにクラウドを使うのか？
2. クラウドでのデータサイエンス: "Low code/No code"の方法
3. クラウドでのデータサイエンス: "Azure ML SDK"の方法

クレジット

これらのレッスンは☁️と💕を込めてMaud LevyとTiffany Souterreによって書かれました。

心不全予測プロジェクトのデータは、Kaggleの Larxelから提供されています。このデータはAttribution 4.0 International (CC BY 4.0)のライセンスの下で提供されています。

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