Display descriptive statistics of a dataset
Measure relationships between variables
Visualize relationships between variables
Did you know that you can use Azure Machine Learning to help you analyze data? In this 1-hour project-based course, you will learn how to display descriptive statistics of a dataset, measure relationships between variables and visualize relationships between variables. To achieve this, we will use one example diabetes data. We will calculate its descriptive statistics and correlations, train a machine learning model and calculate its feature importance to see how features affect the label and visualize categorical data, as well as relationships between variables, in Jupyter notebook. In order to be successful in this project, you will need knowledge of Python language and experience with machine learning in Python. Also, Azure subscription is required (free trial is an option for those who don’t have it), as well as Azure Machine Learning resource and a compute instance within. Instructional links will be provided to guide you through creation, if needed, in the first task. If you are ready to learn how to analyze data, this is a course for you! Let’s get started!
Azure Machine Learning
Microsoft Azure
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Calculate descriptive statistics in Azure ML Studio and Python
Use correlation to see how variables affect one another
Use Azure ML model explainers to see how variables affect one another
Practice activity - Demonstrate your understanding of Data Analysis within Azure
Visualize categorical data
Visualize relationships between variables
Capstone challenge - Visualize the Relationship Between Diabetes and Plasma Glucose Variables
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.
Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.
A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.
Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
