Analyze Data in Azure ML Studio

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:

Display descriptive statistics of a dataset

Measure relationships between variables

Visualize relationships between variables

2 hours
Начинающий
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

Did you know that you can use Azure Machine Learning to help you analyze data? In this 1-hour project-based course, you will learn how to display descriptive statistics of a dataset, measure relationships between variables and visualize relationships between variables. To achieve this, we will use one example diabetes data. We will calculate its descriptive statistics and correlations, train a machine learning model and calculate its feature importance to see how features affect the label and visualize categorical data, as well as relationships between variables, in Jupyter notebook. In order to be successful in this project, you will need knowledge of Python language and experience with machine learning in Python. Also, Azure subscription is required (free trial is an option for those who don’t have it), as well as Azure Machine Learning resource and a compute instance within. Instructional links will be provided to guide you through creation, if needed, in the first task. If you are ready to learn how to analyze data, this is a course for you! Let’s get started!

Навыки, которые вы получите

  • Azure Machine Learning

  • Microsoft Azure

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Calculate descriptive statistics in Azure ML Studio and Python

  2. Use correlation to see how variables affect one another

  3. Use Azure ML model explainers to see how variables affect one another

  4. Practice activity - Demonstrate your understanding of Data Analysis within Azure

  5. Visualize categorical data

  6. Visualize relationships between variables

  7. Capstone challenge - Visualize the Relationship Between Diabetes and Plasma Glucose Variables

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.