Dataiku for Kurumsal Yapay Zeka ve Machine Learning Eğitimi

Giriş

Dataiku Data Science Studio (DSS)’yı Kurma ve Yapılandırma

• Dataiku DSS için sistem gereksinimleri
• Apache Hadoop ve Apache Spark entegrasyonlarının kurulumu
• Dataiku DSS’yi web vekilleri ile yapılandırma
• Diğer platformlardan Dataiku DSS’e geçiş

Dataiku DSS Özellikleri ve Mimarisine Genel Bakış

• Dataiku DSS’in temeli olan temel nesneler ve grafikler
• Dataiku DSS’de bir tarif nedir?
• Dataiku DSS tarafından desteklenen veri seti türleri

Bir Dataiku DSS Projesi Oluşturma

Veri Kaynaklarına Bağlanmak için Dataiku DSS’de Veri Setlerini Tanımlama

• DSS bağlayıcıları ve dosya formatlarıyla çalışma
• Standart DSS formatları ile Hadoop özel formatları arasındaki farklar
• Bir Dataiku DSS projesi için dosyaları yükleme

Dataiku DSS’de Sunucu Dosya Sistemiye Genel Bakış

Yönetilen Klasörler Oluşturma ve Kullanma

• Birleşim klasörü için Dataiku DSS tarifi
• Yerel vs. yerel olmayan yönetilen klasörler

Yönetilen Klasör İçerikleri Kullanarak Dosya Sistemi Veri Seti Oluşturma

• DSS kod tarifi ile temizlik işlemleri yapma

Metrik Veri Seti ve İçsel İstatistik Veri Setiyle Çalışma

HTTP Veri Seti için DSS İndirme Tarifi Uygulama

SQL Veri Setleri ve HDFS Veri Setlerini DSS ile Yeniden Konumlandırma

Dataiku DSS’de Veri Setlerinin Sıralanması

• Yazıcı sıralaması vs. okuma zamanı sıralaması

Bir Dataiku DSS Projesi için Veri Görsellerini Keşfetme ve Hazırlama

Dataiku Şemalarına, Depolama Türlerine ve Anlamlara Genel Bakış

Dataiku DSS’de Veri Temizleme, Normalleştirme ve Zenginleştirme Komut Dosyalarını Yürütme

Dataiku DSS Çizelge Arayüzü ve Görsel Toplamların Türleri ile Çalışma

DSS’in Etkileşimli İstatistik Özelliğini Kullanma

• Tek değişkenli analiz vs. çift değişkenli analiz
• Temel Bileşen Analizi (PCA) DSS aracını kullanma

Dataiku DSS ile Makine Öğrenimi’ne Genel Bakış

• Gözlemeli ML vs. gözetimsiz ML
• DSS ML algoritmaları ve özellik işleyişleri için referanslar
• Dataiku DSS ile Derin Öğrenme

DSS Veri Setleri ve Tariflerinden Kaynaklanan Akışa Genel Bakış

Vizuel Tariflerle Varolan Veri Kümelerini DSS’te Dönüşüm

Kullanıcı-Tanımlı Kod Temelli DSS Tariflerini Kullanma

DSS Kod Defterleri ile Kod Keşfi ve Deneme Yolculuğunu Optimizasyon

Web Uygulamalarıyla Gelişmiş DSS Görselleştirmeleri ve Özel Önyüz Özellikleri Yazma

Dataiku DSS Kod Raporları Özelliği ile Çalışma

Veri Proje Elemanlarını Paylaşma ve DSS Panosu ile Tanışma

Bir Dataiku DSS Projesini Tekrarlanabilir Bir Uygulama Olarak Tasarlama ve Paketleme

Dataiku DSS’te Gelişmiş Yöntemlere Genel Bakış

• DSS kullanarak optimize veri kümesi bölümlerini uygulama
• Kubernetes kapsayıcılarında hesaplamalar aracılığıyla belirli DSS işlem parçalarını yürütme

Dataiku DSS’te İşbirliği ve Sürüm Kontrolüne Genel Bakış

DSS Proje Testi için Otomasyon Senaryoları, Metrikler ve Kontroller Uygulama

Bir Projeyi DSS Otomasyon Düğümü ve Paketleri ile Dağıtma ve Güncelleme

Dataiku DSS’te Gerçek Zamanlı API’larla Çalışma

• DSS’de Ek API’ler ve REST API’leri

Dataiku DSS Zaman Serilerini Analiz Etme ve Tahmin Etme

Bir Projeyi Dataiku DSS’te Güvenli Hale Getirme

• Proje izinlerini ve panolara yetkilendirmeleri yönetme
• Gelişmiş güvenlik seçeneklerini uygulama

Dataiku DSS’i Bulutla Entegre Etme

Sorun Giderme

Özet ve Sonuç