- クリックスタート： データサインティスト
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はじめに
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コードノートブックを使用した探索的データ分析（EDA）の実行
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コードノートブックとコードレシピを使用した特徴量エンジニアリングの実施
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コードライブラリからの関数の再利用
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予測モデルの設計のカスタマイズ
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ビジュアル機械学習を使用した予測モデルの設計のカスタマイズ
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デプロイしたモデルのアクティブバージョンの自動化
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再利用可能なデータプロダクトの作成
- 最後に
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次のステップ
クイックスタート： データサインティスト
プログラマーやデータサインティスト向けの機能を活用し、既存のDataiku DSSプロジェクトを向上させます。
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このデータサイエンティスト向けクイックスタートチュートリアルでは、Dataiku DSS がコーダーに価値を提供する方法について学習します。 このチュートリアルを完了するために、Dataiku DSS に関する予備知識は必要ありません。進めるために必要なのは、Dataiku DSS インスタンス（無料のコミュニティ版や Dataiku Online のトライアルなど）へのアクセスだけです。これらの製品のいずれかをこちらから開始できます。 チュートリアルは、データアナリストが作成したスタータープロジェクトから開始します。このプロジェクトを調査し、モデルを設計およびトレーニングしてから、顧客が高い収益を生み出すかどうかを予測します。
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学習目標
このチュートリアルを完了すると、データ調査と視覚化における次の各ステップが完了したことになります。
1 - Jupyter ノートブックを使用して、EDA の実行、コードレシピの作成、カスタムモデルの構築を行う
2 - Dataiku DSS のプロジェクトライブラリを活用し、コードベースのオブジェクトでコードを再利用する
3 - Dataiku のビジュアル機械学習ツールを使用して、機械学習モデルのカスタマイズとトレーニングを行う
4 - シナリオを使用して、フロー内のモデルのパフォーマンスを監視する
コースの属性
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コースのタイトル |
データサイエンティスト向けクイックスタート |
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対象者 |
Dataiku DSS について学習したいと考えているコーダーやデータサイエンティスト。 データエンジニアやアーキテクトの方は、データエンジニア向けクイックスタートのほうが適している可能性があります。また、データパイプラインの作成や高度な分析の実行に関心のある方を対象とした、ビジネスアナリスト向けクイックスタートもご用意しています。 |
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アクセスレベル |
無料/登録に含まれている |
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完了までの推定所要時間 |
60 分 |
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前提となる知識 |
なし。 |
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前提となる技術 |
Dataiku DSS - バージョン 9.0 以降（無料版で十分） Dataiku Online も使用できます。 |
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