Dataiku cho Doanh nghiệp AI và Machine Learning Training Course

Giới thiệu

Cài đặt và Cấu hình Dataiku Data Science Studio (DSS)

• Yêu cầu hệ thống cho Dataiku DSS
• Thiết lập tích hợp Apache Hadoop và Apache Spark
• Cấu hình Dataiku DSS với web proxies
• Di chuyển từ các nền tảng khác sang Dataiku DSS

Tổng quan về các tính năng và kiến trúc của Dataiku DSS

• Các đối tượng và đồ thị cơ bản trong Dataiku DSS
• Cấu trúc công thức trong Dataiku DSS
• Các loại bộ dữ liệu được hỗ trợ bởi Dataiku DSS

Tạo một dự án Dataiku DSS

Định nghĩa bộ dữ liệu để kết nối với các tài nguyên dữ liệu trong Dataiku DSS

• Làm việc với các kết nối và định dạng tập tin của DSS
• Định dạng tiêu chuẩn DSS so với định dạng cụ thể cho Hadoop
• Tải lên tập tin cho một dự án Dataiku DSS

Tổng quan về hệ thống tệp máy chủ trong Dataiku DSS

Tạo và sử dụng các thư mục được quản lý

• Công thức Dataiku DSS cho thư mục hợp nhất
• Thư mục được quản lý cục bộ so với không cục bộ

Xây dựng một bộ dữ liệu hệ thống tệp bằng nội dung thư mục được quản lý

• Thực hiện các tác vụ làm sạch bằng công thức mã của DSS

Làm việc với bộ dữ liệu chỉ số và bộ dữ liệu thống kê nội bộ

Triển khai công thức tải xuống của DSS cho bộ dữ liệu HTTP

Di chuyển các bộ dữ liệu SQL và HDFS bằng DSS

Sắp xếp các bộ dữ liệu trong Dataiku DSS

• Sắp xếp ghi so với sắp xếp thời điểm đọc

Khám phá và chuẩn bị các hình ảnh dữ liệu cho một dự án Dataiku DSS

Tổng quan về các lược đồ Dataiku, loại lưu trữ và ý nghĩa

Thực hiện các kịch bản làm sạch, chuẩn hoá và tăng cường dữ liệu trong Dataiku DSS

Làm việc với giao diện đồ thị và các loại tập hợp hình ảnh của Dataiku DSS

Tận dụng tính năng thống kê tương tác của DSS

• Phân tích đơn biến so với phân tích hai biến
• Sử dụng công cụ phân tích thành phần chính (PCA) của DSS

Tổng quan về học máy với Dataiku DSS

• Học máy có giám sát so với học máy không giám sát
• Tham khảo các thuật toán học máy và xử lý tính năng của DSS
• Học sâu với Dataiku DSS

Tổng quan về luồng xuất phát từ các bộ dữ liệu và công thức của DSS

Chuyển đổi các bộ dữ liệu hiện có trong DSS bằng công thức hình ảnh

Tận dụng các công thức DSS dựa trên mã được người dùng định nghĩa

Tối ưu hóa khám phá và thử nghiệm mã với các sổ ghi chú mã của DSS

Viết các hình ảnh trực quan và tính năng giao diện người dùng tùy chỉnh với Webapps

Làm việc với tính năng báo cáo mã của Dataiku DSS

Chia sẻ các thành phần dự án dữ liệu và làm quen với bảng điều khiển DSS

Thiết kế và gói một dự án Dataiku DSS thành một ứng dụng có thể sử dụng lại

Tổng quan về các phương pháp nâng cao trong Dataiku DSS

• Triển khai phân vùng bộ dữ liệu tối ưu bằng DSS
• Thực hiện các phần xử lý cụ thể của DSS thông qua các tính toán trong các container Kubernetes

Tổng quan về hợp tác và kiểm soát phiên bản trong Dataiku DSS

Triển khai các kịch bản tự động hóa, chỉ số và kiểm tra cho kiểm tra dự án DSS

Triển khai và cập nhật một dự án với nút tự động hóa và gói của DSS

Làm việc với các API thời gian thực trong Dataiku DSS

• Các API và API REST bổ sung trong DSS

Phân tích và dự báo chuỗi thời gian của Dataiku DSS

Bảo mật một dự án trong Dataiku DSS

• Quản lý quyền hạn dự án và ủy quyền bảng điều khiển
• Triển khai các tùy chọn bảo mật nâng cao

Tích hợp Dataiku DSS với Cloud

Khắc phục sự cố

Tổng kết và kết luận