WEBVTT

00:00:02.000 --> 00:00:05.040
Herkese merhaba, ve tekrar hoş geldiniz

00:00:05.040 --> 00:00:07.890
Geliştiriciler Giriş
Veri Bilimi için.

00:00:07.890 --> 00:00:10.560
Veri bilimi makine öğrenimi ve Yapay AI,

00:00:10.560 --> 00:00:14.250
tüm kritik, ama nasıl olabilir
Onlarla mı başladın?

00:00:14.250 --> 00:00:16.110
Bu videoda, biz öğrenmek için gidiyoruz

00:00:16.110 --> 00:00:18.660
veri bilimi yaşam döngüsü nedir.

00:00:18.660 --> 00:00:22.560
Yaşam döngüsü,
veri bilimi projeleri olan

00:00:22.560 --> 00:00:27.480
bir parçası olarak şekillendirmek için tasarlanmıştır
akıllı uygulamalarınız.

00:00:27.480 --> 00:00:30.150
Veri bilimi yaşam döngüsü

00:00:30.150 --> 00:00:32.850
beş büyük oluşan
aşamaları;

00:00:32.850 --> 00:00:36.540
iş anlayışı, veri
edinimi ve anlayışı,

00:00:36.540 --> 00:00:40.110
modelleme, dağıtım,
ve müşteri kabulü.

00:00:40.110 --> 00:00:43.245
Şöyle başlayalım.
iş anlayışı.

00:00:43.245 --> 00:00:46.035
Burada iki ana hedef vardır.

00:00:46.035 --> 00:00:49.310
İlki.
hedefleri tanımlama.

00:00:49.310 --> 00:00:50.570
Birlikte çalışmanız gerekiyor.

00:00:50.570 --> 00:00:53.540
müşterileriniz ve diğer
anlamak için paydaşlar,

00:00:53.540 --> 00:00:55.625
iş sorunlarını belirlemek.

00:00:55.625 --> 00:00:59.610
İkinci gol hakkında
veri kaynaklarının tanımlanması.

00:00:59.610 --> 00:01:02.600
İlgili bulmak gerekir
yanıtlamanıza yardımcı olan veriler

00:01:02.600 --> 00:01:04.310
tanımlayan soru

00:01:04.310 --> 00:01:07.310
sizin amacı
veri bilimi projesi.

00:01:07.310 --> 00:01:11.030
Bundan sonra, biz veri var
edinimi ve anlayışı.

00:01:11.030 --> 00:01:15.800
Burada hedefler üretmek için
temiz, yüksek kaliteli bir veri seti,

00:01:15.800 --> 00:01:18.425
ve geliştirmek için bir
çözüm mimarisi

00:01:18.425 --> 00:01:22.375
veri boru hattı
verilerinizi yeniler ve puanlar.

00:01:22.375 --> 00:01:24.090
Üç ana adım vardır.

00:01:24.090 --> 00:01:26.280
gördüğünüz gibi. Verileri sindirin.

00:01:26.280 --> 00:01:28.310
Burada ihtiyacınız var
içine verilerinizi yutmak

00:01:28.310 --> 00:01:31.535
hedef analitik ortam
kullanacağınız,

00:01:31.535 --> 00:01:34.460
o zaman keşfetmek gerekir
olup olmadığını belirlemek için veri

00:01:34.460 --> 00:01:37.340
veri kalitesi iyi
soruyu cevaplamak için yeterli,

00:01:37.340 --> 00:01:39.230
ve son olarak, kurmak gerekir

00:01:39.230 --> 00:01:43.055
puan için bir veri ardışık
verileri yenileyin ve yenileyin.

00:01:43.055 --> 00:01:46.275
Bundan sonra, var
modelleme aşaması.

00:01:46.275 --> 00:01:50.250
Burada ana hedefi vardır
özellik mühendisliği,

00:01:50.250 --> 00:01:52.550
oluşturmanız gerekir
veri özellikleri

00:01:52.550 --> 00:01:55.250
kolaylaştırmak için ham veri
model eğitimi.

00:01:55.250 --> 00:01:58.190
Model eğitimi, ihtiyacınız
modeli bulmak için

00:01:58.190 --> 00:02:01.390
sorusuna cevap
çok doğru bir şekilde,

00:02:01.390 --> 00:02:03.395
ve aynı zamanda karşılaştırmak gerekir

00:02:03.395 --> 00:02:05.780
amacıyla farklı başarı ölçümleri

00:02:05.780 --> 00:02:08.420
en iyi olanı anlamak
çözümünüz için model,

00:02:08.420 --> 00:02:10.520
ve son olarak, eğer belirlemek gerekir

00:02:10.520 --> 00:02:13.190
modeliniz uygundur
üretim için,

00:02:13.190 --> 00:02:15.950
dağıtılacak hazırdır.

00:02:15.950 --> 00:02:19.470
Son olarak, dağıtım var.

00:02:19.470 --> 00:02:22.880
Burada dağıtmak gerekir
modeli ve boru hattı için

00:02:22.880 --> 00:02:26.360
bir üretim ortamı
uygulama tüketimi.

00:02:26.360 --> 00:02:27.860
Modellerinizi dağıtmak için,

00:02:27.860 --> 00:02:31.775
onları ortaya çıkarmak gerekir
açık bir API arabirimi ile.

00:02:31.775 --> 00:02:34.505
Arayüz, modelin

00:02:34.505 --> 00:02:37.670
kolayca farklı tüketilen
uygulama türleri.

00:02:37.670 --> 00:02:41.250
Bunlardan bazıları
uygulama online web sitesi,

00:02:41.250 --> 00:02:45.425
elektronik tablo, pano,
arka uç uygulamaları.

00:02:45.425 --> 00:02:50.405
Bundan sonra, sonuçlandırmak gerekir
proje teslim edilebilir.

00:02:50.405 --> 00:02:53.480
Bunu onaylaman gerek.
boru hattı, model,

00:02:53.480 --> 00:02:56.925
ve bir dağıtım
karşılamak için üretim ortamı,

00:02:56.925 --> 00:03:01.345
tabii ki, aynı zamanda müşterileriniz
veya paydaşların hedefleri.

00:03:01.345 --> 00:03:03.800
Hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz

00:03:03.800 --> 00:03:08.610
de veri bilimi yaşam döngüsü
aka.ms/datasciencelifecycle.