Data-Science-For-Beginners/translations/pl/5-Data-Science-In-Cloud

Data Science w Chmurze

Zdjęcie autorstwa Jelleke Vanooteghem z Unsplash

Jeśli chodzi o analizę danych z dużymi zbiorami danych, chmura może być prawdziwym przełomem. W ciągu najbliższych trzech lekcji dowiemy się, czym jest chmura i dlaczego może być bardzo pomocna. Zbadamy również zbiór danych dotyczących niewydolności serca i zbudujemy model, który pomoże ocenić prawdopodobieństwo wystąpienia niewydolności serca u danej osoby. Wykorzystamy moc chmury, aby wytrenować, wdrożyć i używać modelu na dwa różne sposoby. Jeden sposób polega na użyciu wyłącznie interfejsu użytkownika w podejściu Low code/No code, a drugi sposób na wykorzystaniu Azure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK).

Tematy

1. Dlaczego warto używać chmury w analizie danych?
2. Analiza danych w chmurze: Podejście "Low code/No code"
3. Analiza danych w chmurze: Podejście "Azure ML SDK"

Podziękowania

Te lekcje zostały napisane z ☁️ i 💕 przez Maud Levy oraz Tiffany Souterre

Dane do projektu przewidywania niewydolności serca pochodzą od Larxel na Kaggle. Są one licencjonowane na podstawie Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

Zastrzeżenie:
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.