Corso di formazione Dataiku per l'intelligenza artificiale aziendale e Machine Learning

Introduzione

Installazione e Configurazione di Dataiku Data Science Studio (DSS)

• Requisiti di sistema per Dataiku DSS
• Configurazione delle integrazioni con Apache Hadoop e Apache Spark
• Configurazione di Dataiku DSS con web proxy
• Migrazione da altre piattaforme a Dataiku DSS

Panoramica delle Funzionalità e dell'Architettura di Dataiku DSS

• Oggetti principali e grafi fondamentali per Dataiku DSS
• Cosa è una ricetta in Dataiku DSS?
• Tipi di dataset supportati da Dataiku DSS

Creazione di un Progetto Dataiku DSS

Definizione di Dataset per Connessione a Risorse di Dati in Dataiku DSS

• Lavorare con i connettori DSS e i formati file
• Formati standard DSS vs. formati specifici per Hadoop
• Caricare File per un Progetto Dataiku DSS

Panoramica del Filesystem Server in Dataiku DSS

Creazione e Utilizzo di Cartelle Gestite

• Ricetta Dataiku DSS per la cartella di fusione
• Cartelle gestite locali vs. non-locali

Costruzione di un Dataset Filesystem Utilizzando i Contenuti delle Cartelle Gestite

• Eseguire pulizie con una ricetta codice DSS

Lavorare con il Dataset di Metriche e il Dataset Interno di Statistiche

Implementazione della Ricetta Download DSS per un Dataset HTTP

Riposizionamento dei Dataset SQL e HDFS Utilizzando DSS

Ordinamento di Dataset in Dataiku DSS

• ordinamento dello scrittore vs. ordinamento durante la lettura

Esplorazione e Preparazione di Visualizzazioni dei Dati per un Progetto Dataiku DSS

Panoramica degli Schemi, Tipi di Archiviazione e Significati in Dataiku

Esecuzione di Script di Pulizia, Normalizzazione ed Arricchimento dei Dati in Dataiku DSS

Lavorare con l'Interfaccia Grafica delle Chart e i Tipi di Aggregazioni Visive in Dataiku DSS

Utilizzo della Funzione di Statistiche Interattive di DSS

• Analisi univariata vs. analisi bivariata
• Utilizzare l'analisi delle componenti principali (PCA) dello strumento DSS

Panoramica del Machine Learning con Dataiku DSS

• ML supervisionato vs. non supervisionato
• Riferimenti per gli algoritmi ML di DSS e la gestione delle caratteristiche
• Deep Learning con Dataiku DSS

Panoramica del Flusso Derivato dai Dataset e Ricette di DSS

Trasformazione di Dataset Esistenti in DSS con Ricette Visive

Utilizzo di Ricette DSS Basate su Codice Definito dall'Utente

Ottimizzazione dell'Esplorazione e Sperimentazione del Codice con i Notebook di Codice DSS

Scrittura di Visualizzazioni Avanzate e Funzionalità Personalizzate del Frontend con Webapps in DSS

Lavorare con la Funzione Report di Codice Dataiku DSS

Condivisione degli Elementi del Progetto Dati e Familiarizzazione con il Dashboard DSS

Progettazione e Imballo di un Progetto Dataiku DSS come Applicazione Riutilizzabile

Panoramica dei Metodi Avanzati in Dataiku DSS

• Implementazione della partizionamento ottimizzato di dataset utilizzando DSS
• Esecuzione di parti specifiche del processing DSS attraverso calcoli nei contenitori Kubernetes

Panoramica della Collaborazione e del Controllo delle Versioni in Dataiku DSS

Implementazione di Scenari di Automazione, Metriche e Controlli per il Test del Progetto DSS

Distribuzione e Aggiornamento di un Progetto con l'Automazione Node e i Bundle di DSS

Lavorare con API in Tempo Reale in Dataiku DSS

• API aggiuntive e REST API in DSS

Analisi e Previsione di Serie Temporali in Dataiku DSS

Sicurezza del Progetto in Dataiku DSS

• Gestione delle autorizzazioni del progetto e dei dashboard
• Implementazione di Opzioni di Sicurezza Avanzate

Integrazione di Dataiku DSS con il Cloud

Risoluzione dei Problemi

Riepilogo e Conclusione