WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.580
>> Salut tout le monde. Je m’appelle Sarah.

00:00:02.580 --> 00:00:04.905
>> Salut. Je m’appelle Francesca.

00:00:04.905 --> 00:00:07.575
>> Ce sont des développeurs
Intro à la science des données.

00:00:07.575 --> 00:00:09.090
Dans cette vidé o, nous allons

00:00:09.090 --> 00:00:10.710
vous dire un peu
sur qui nous sommes,

00:00:10.710 --> 00:00:14.580
qui vous pourriez être, et ce que le
but de cette série vidéo est.

00:00:14.580 --> 00:00:16.425
Je m’appelle Sarah Guthals.

00:00:16.425 --> 00:00:18.855
Je suis un programme principal
Manager chez Microsoft.

00:00:18.855 --> 00:00:21.150
Je suis obsédé par l’enseignement
et la technologie d’apprentissage,

00:00:21.150 --> 00:00:23.985
que ce soit pour les enfants d’apprentissage
coder pour la première fois,

00:00:23.985 --> 00:00:27.025
ou les développeurs qui sont
s’intéressent à la science des données.

00:00:27.025 --> 00:00:29.660
Je vais à Disneyland
chaque fois que je peux.

00:00:29.660 --> 00:00:32.945
Je suis une épouse et une mère
à un bambin à deux pattes,

00:00:32.945 --> 00:00:35.300
et quatre enfants à quatre pattes,

00:00:35.300 --> 00:00:36.770
deux chats et deux chiens.

00:00:36.770 --> 00:00:39.130
Le meilleur endroit pour trouver
moi est sur Twitter.

00:00:39.130 --> 00:00:42.815
>> Salut tout le monde. Mon nom
est Francesca Lazzari.

00:00:42.815 --> 00:00:45.200
Je suis un défenseur du cloud
chez Microsoft et moi

00:00:45.200 --> 00:00:48.605
diriger une équipe de Cloud Advocates
et les scientifiques de données.

00:00:48.605 --> 00:00:51.260
Je suis en amour avec l’apprentissage automatique

00:00:51.260 --> 00:00:54.020
et la recherche opérationnelle
depuis que je suis enfant,

00:00:54.020 --> 00:00:57.140
mais je suis aussi amoureux
avec de la musique artistique et jazz.

00:00:57.140 --> 00:00:59.845
La meilleure façon de trouver
moi est sur Twitter.

00:00:59.845 --> 00:01:01.670
>> Pour cette série vidéo,

00:01:01.670 --> 00:01:04.070
Je vais représenter
le développeur qui sait

00:01:04.070 --> 00:01:07.085
que les données sont importantes, mais
aucune idée de comment commencer,

00:01:07.085 --> 00:01:09.230
ce qui n’est pas loin de la vérité.

00:01:09.230 --> 00:01:11.930
>> Je serais la machine
scientifique de l’apprentissage.

00:01:11.930 --> 00:01:14.355
Qui sait que les données
est très important,

00:01:14.355 --> 00:01:17.695
et sait réellement
comment commencer.

00:01:17.695 --> 00:01:21.035
Ce cours est pour vous.

00:01:21.035 --> 00:01:24.230
Si vous avez déjà un peu
peu d’expérience dans le codage,

00:01:24.230 --> 00:01:26.150
dans les langages de programmation basés sur le texte

00:01:26.150 --> 00:01:28.895
tels que le Python,
JavaScript, ou C#.

00:01:28.895 --> 00:01:32.210
Si vous avez de l’expérience
un développeur, par exemple,

00:01:32.210 --> 00:01:35.120
si vous avez créé une application
du début à la fin,

00:01:35.120 --> 00:01:38.475
ou si vous avez terminé un
cours de codage ou camp d’entraînement.

00:01:38.475 --> 00:01:40.970
Plus important encore, si
vous êtes vraiment à la recherche

00:01:40.970 --> 00:01:43.625
vers l’avant pour commencer
avec la science des données.

00:01:43.625 --> 00:01:46.099
Par exemple, si vous

00:01:46.099 --> 00:01:48.650
avec des scientifiques de données il
dans votre travail quotidien,

00:01:48.650 --> 00:01:51.845
si vous voulez devenir une donnée
scientifique à l’avenir,

00:01:51.845 --> 00:01:54.260
et aussi si vous devez

00:01:54.260 --> 00:01:57.230
informer les données
décisions pour votre travail.

00:01:57.230 --> 00:02:00.950
Pour cette série, nous avons
quelques objectifs à l’esprit.

00:02:00.950 --> 00:02:02.900
Tout d’abord, nous sommes
va vous expliquer

00:02:02.900 --> 00:02:05.225
pourquoi la science des données est si importante.

00:02:05.225 --> 00:02:09.155
Nous allons le faire en expliquant
vous ce qui est la science des données,

00:02:09.155 --> 00:02:11.165
comment vous pouvez vous impliquer,

00:02:11.165 --> 00:02:13.355
comment il peut aider au développement.

00:02:13.355 --> 00:02:16.925
Alors nous allons vous expliquer
comment vous pouvez faire la science des données.

00:02:16.925 --> 00:02:18.650
Nous allons expliquer
vous comment vous pouvez

00:02:18.650 --> 00:02:20.630
explorer et préparer vos données,

00:02:20.630 --> 00:02:22.610
et comment vous pouvez élever à

00:02:22.610 --> 00:02:25.190
utiliser une machine différente
algorithmes d’apprentissage.

00:02:25.190 --> 00:02:28.700
Enfin, nous allons conclure
vous expliquer comment rester

00:02:28.700 --> 00:02:30.395
éthique avec votre bout à bout

00:02:30.395 --> 00:02:33.085
l’apprentissage automatique et
solutions de science des données.

00:02:33.085 --> 00:02:34.880
>> Comme vous pouvez le voir, nous avons beaucoup de

00:02:34.880 --> 00:02:36.860
sujets à couvrir dans cette série de vidéos.

00:02:36.860 --> 00:02:39.200
Nous allons commencer par
cette explication de haut niveau

00:02:39.200 --> 00:02:41.565
de la science des données et de la machine
algorithmes d’apprentissage,

00:02:41.565 --> 00:02:43.070
sauter dans vs code,

00:02:43.070 --> 00:02:45.560
que vous pourriez être familier
avec en tant que développeur,

00:02:45.560 --> 00:02:48.064
passer à l’Azure
Espace de travail d’apprentissage automatique

00:02:48.064 --> 00:02:49.615
dans le portail Azure,

00:02:49.615 --> 00:02:52.370
et le terminer non seulement avec
la discussion sur l’éthique,

00:02:52.370 --> 00:02:56.015
mais comment intégrer pratiquement
éthique dans votre solution.

00:02:56.015 --> 00:02:59.345
Nous avons certainement beaucoup de
ressources utiles pour vous.

00:02:59.345 --> 00:03:02.060
Tous ces éléments sont liés
dans la description ci-dessous.

00:03:02.060 --> 00:03:05.090
Le référentiel GitHub a tous les
du code que nous allons

00:03:05.090 --> 00:03:06.500
écrire tout au long de cette série afin

00:03:06.500 --> 00:03:08.540
vous pouvez l’essayer
seul à la maison.

00:03:08.540 --> 00:03:11.210
Nous avons également un
collection sur Microsoft

00:03:11.210 --> 00:03:13.880
apprendre avec certains de nos
modules d’apprentissage préférés,

00:03:13.880 --> 00:03:15.685
si vous voulez continuer à apprendre.

00:03:15.685 --> 00:03:18.920
Nous avons juste un numéro
de feuilles de triche, docs,

00:03:18.920 --> 00:03:20.630
et apprendre des modules que nous pensons être

00:03:20.630 --> 00:03:22.595
le plus important pour cette série vidéo.

00:03:22.595 --> 00:03:26.790
Assurez-vous de les vérifier
avant, pendant et après.