WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.580
"> Ahoj všichni. Jmenuji se Sarah.

00:00:02.580 --> 00:00:04.905
"Ahoj. Jmenuji se Francesca.

00:00:04.905 --> 00:00:07.575
"> Jedná se o vývojáře
Úvod k datové vědě.

00:00:07.575 --> 00:00:09.090
V tomto videu budeme

00:00:09.090 --> 00:00:10.710
řeknu vám trochu
o tom, kdo jsme,

00:00:10.710 --> 00:00:14.580
kdo byste mohli být, a co
cílem této video série je.

00:00:14.580 --> 00:00:16.425
Jmenuji se Sarah Guthalsová.

00:00:16.425 --> 00:00:18.855
Jsem hlavní program
Manager ve společnosti Microsoft.

00:00:18.855 --> 00:00:21.150
Jsem posedlá učením.
a učení tech,

00:00:21.150 --> 00:00:23.985
zda je to pro děti učení
ke kódu poprvé,

00:00:23.985 --> 00:00:27.025
nebo vývojáři, kteří jsou
zájem o datové vědy.

00:00:27.025 --> 00:00:29.660
Chodím do Disneylandu.
kdykoliv budu moct.

00:00:29.660 --> 00:00:32.945
Jsem manželka a matka.
dvounohému batoleti,

00:00:32.945 --> 00:00:35.300
a čtyři, čtyřnohé děti,

00:00:35.300 --> 00:00:36.770
dvě kočky a dva psy.

00:00:36.770 --> 00:00:39.130
Nejlepší místo k nalezení
me je na Twitteru.

00:00:39.130 --> 00:00:42.815
"> Ahoj všichni. Mé jméno
je Francesca Lazzeri.

00:00:42.815 --> 00:00:45.200
Jsem cloud advokát
ve společnosti Microsoft a já

00:00:45.200 --> 00:00:48.605
vést tým cloudových advokátů
a datových vědců.

00:00:48.605 --> 00:00:51.260
Jsem zamilovaný do strojového učení

00:00:51.260 --> 00:00:54.020
a provozní výzkum
už od dětství,

00:00:54.020 --> 00:00:57.140
ale jsem také v lásce
s uměním a jazzovou hudbou.

00:00:57.140 --> 00:00:59.845
Nejlepší způsob, jak najít
me je na Twitteru.

00:00:59.845 --> 00:01:01.670
") Pro tuto sérii videí

00:01:01.670 --> 00:01:04.070
Budu zastupovat
vývojář, který ví,

00:01:04.070 --> 00:01:07.085
že údaje jsou důležité, ale
nemám ponětí, jak začít,

00:01:07.085 --> 00:01:09.230
což není daleko od pravdy.

00:01:09.230 --> 00:01:11.930
"" Já bych byl stroj
vědce.

00:01:11.930 --> 00:01:14.355
Kdo ví, že data
je velmi důležité,

00:01:14.355 --> 00:01:17.695
a skutečně ví,
jak začít.

00:01:17.695 --> 00:01:21.035
Tento kurz je pro vás.

00:01:21.035 --> 00:01:24.230
Pokud již máte trochu
trochu zkušeností s kódováním,

00:01:24.230 --> 00:01:26.150
v textových programovacích jazycích

00:01:26.150 --> 00:01:28.895
jako je Python,
JavaScript nebo C#.

00:01:28.895 --> 00:01:32.210
Pokud máte zkušenosti jako
vývojáře, například

00:01:32.210 --> 00:01:35.120
pokud jste vytvořili nějakou aplikaci
od začátku do konce,

00:01:35.120 --> 00:01:38.475
nebo pokud jste dokončili
kódování nebo výcvikového tábora.

00:01:38.475 --> 00:01:40.970
A co je nejdůležitější, pokud
opravdu hledáte

00:01:40.970 --> 00:01:43.625
vpřed, abyste mohli začít
s datovou vědou.

00:01:43.625 --> 00:01:46.099
Pokud jste například

00:01:46.099 --> 00:01:48.650
s datovými vědci tam
ve své každodenní práci,

00:01:48.650 --> 00:01:51.845
pokud se chcete stát datovým
vědce v budoucnu,

00:01:51.845 --> 00:01:54.260
a také v případě, že budete muset

00:01:54.260 --> 00:01:57.230
informovat o údajích
rozhodnutí pro vaši práci.

00:01:57.230 --> 00:02:00.950
Pro tuto sérii jsme
několik gólů v mysli.

00:02:00.950 --> 00:02:02.900
Za prvé, jsme
Vysvětlím ti to.

00:02:02.900 --> 00:02:05.225
proč je datová věda tak důležitá.

00:02:05.225 --> 00:02:09.155
Uděláme to tak, že vysvětlíme
co je datová věda,

00:02:09.155 --> 00:02:11.165
jak se můžete zapojit,

00:02:11.165 --> 00:02:13.355
jak může pomoci rozvoji.

00:02:13.355 --> 00:02:16.925
Pak vám vysvětlíme,
jak můžete dělat datové vědy.

00:02:16.925 --> 00:02:18.650
Vysvětlíme vám to.
vám, jak můžete

00:02:18.650 --> 00:02:20.630
prozkoumat a připravit svá data,

00:02:20.630 --> 00:02:22.610
a jak můžete povýšit na

00:02:22.610 --> 00:02:25.190
používat jiný stroj
algoritmy učení.

00:02:25.190 --> 00:02:28.700
Konečně, dospějeme k závěru,
vysvětlení, jak zůstat

00:02:28.700 --> 00:02:30.395
etické s vaším end-to-end

00:02:30.395 --> 00:02:33.085
strojového učení a
řešení pro datové vědy.

00:02:33.085 --> 00:02:34.880
"" Jak můžete vidět, máme spoustu

00:02:34.880 --> 00:02:36.860
témata k pokrytí v této sérii videa.

00:02:36.860 --> 00:02:39.200
Začneme s tím,
toto vysvětlení na vysoké úrovni

00:02:39.200 --> 00:02:41.565
datové vědy a strojírenské
algoritmy učení,

00:02:41.565 --> 00:02:43.070
skok do VS kódu,

00:02:43.070 --> 00:02:45.560
které byste mohli znát
s vývojářem,

00:02:45.560 --> 00:02:48.064
přesun do Azure
Pracovní prostor strojového učení

00:02:48.064 --> 00:02:49.615
v rámci portálu Azure,

00:02:49.615 --> 00:02:52.370
a ukončit ji nejen
diskuse o etice,

00:02:52.370 --> 00:02:56.015
ale jak se prakticky integrovat
etiky do vašeho řešení.

00:02:56.015 --> 00:02:59.345
Určitě máme hodně
užitečné zdroje pro vás.

00:02:59.345 --> 00:03:02.060
Všechny tyto jsou spojeny dolů
v následujícím popisu.

00:03:02.060 --> 00:03:05.090
Úložiště GitHub má všechny
kódu, který budeme

00:03:05.090 --> 00:03:06.500
psát v celé této sérii, takže

00:03:06.500 --> 00:03:08.540
můžete to vyzkoušet
na vlastní pěst doma.

00:03:08.540 --> 00:03:11.210
Máme také
kolekce na Microsoft

00:03:11.210 --> 00:03:13.880
učit se s některými z našich
oblíbené moduly pro učení,

00:03:13.880 --> 00:03:15.685
pokud chcete pokračovat v učení.

00:03:15.685 --> 00:03:18.920
Máme jen číslo.
taháků, dokumentů,

00:03:18.920 --> 00:03:20.630
a učit se moduly, o kterých si myslíme, že jsou

00:03:20.630 --> 00:03:22.595
nejdůležitější pro tuto sérii videí.

00:03:22.595 --> 00:03:26.790
Nezapomeňte se na ně podívat
před, během a po.