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/uk/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 3 weeks ago

README.md
Escape

Наука про дані в хмарі

cloud-picture

Фото Jelleke Vanooteghem з Unsplash

Коли справа доходить до роботи з великими даними у сфері науки про дані, хмара може стати справжнім проривом. У наступних трьох уроках ми розглянемо, що таке хмара і чому вона може бути дуже корисною. Ми також дослідимо набір даних про серцеву недостатність і створимо модель, яка допоможе оцінити ймовірність виникнення серцевої недостатності у людини. Ми використаємо потужність хмари для навчання, розгортання та використання моделі двома різними способами. Один спосіб — використовуючи лише інтерфейс користувача в стилі Low code/No code, інший — за допомогою набору інструментів для розробників Azure Machine Learning (Azure ML SDK).

project-schema

Теми

  1. Чому використовувати хмару для науки про дані?
  2. Наука про дані в хмарі: спосіб "Low code/No code"
  3. Наука про дані в хмарі: спосіб "Azure ML SDK"

Автори

Ці уроки були написані з ☁️ та 💕 Maud Levy і Tiffany Souterre

Дані для проєкту прогнозування серцевої недостатності взяті з Larxel на Kaggle. Ліцензовані за Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають у результаті використання цього перекладу.