Stellen Sie sich das vor: eine datengetriebene Revolution, bei der Snowflakes Data Cloud und Python zusammenkommen, um neue Dimensionen der Datenwissenschaft zu eröffnen. Machen Sie sich bereit für eine transformative Lernerfahrung mit unserem Guided Project Snowpark ML for Python! Dieses Guided Project wurde entwickelt, um Datenwissenschaftlern zu helfen, Snowpark ML for Python zu nutzen. Am Ende dieses Projekts werden Sie in der Lage sein, einen durchgängigen Workflow für maschinelles Lernen zu erstellen - von der Datenvorverarbeitung über die Modellschulung bis hin zur Inferenz und Bereitstellung. Auf dieser zweistündigen Reise lernen Sie, wie man: Daten in Snowflake lädt und einen Python-Arbeitsbereich einrichtet.

Daten mithilfe der Snowpark ML API transformieren und eine Vorverarbeitungspipeline aufbauen. Ein XGBoost-Modell mithilfe der Snowpark ML Model API trainieren und das Modell als UDF für die Inferenz bereitstellen. Um die Projektziele zu erreichen, werden Sie ein Modell für maschinelles Lernen (XGBoost) mithilfe von Snowpark in Snowflake erstellen. Das Projektszenario sieht vor, dass Sie in die Rolle eines Datenwissenschaftlers für einen renommierten Diamantenhändler schlüpfen. Das Ziel ist es, die Probleme zu lösen, mit denen die Verkäufer bei der genauen Schätzung von Diamantenpreisen konfrontiert sind. Auf der Grundlage eines Datensatzes mit Attributen wie Karat, Gewicht und Schliffqualität, die in Snowflake gespeichert sind, werden Sie ein Vorhersagemodell erstellen, um optimale Kaufpreise für Diamanten zu empfehlen. Dieses Projekt verbindet auf einzigartige Weise die robusten Datenfunktionen von Snowflake mit der Flexibilität von Python für maschinelles Lernen. Um erfolgreich zu sein, benötigen Sie Python-Kenntnisse auf mittlerem Niveau und Erfahrung mit Snowflake. Verpassen Sie nicht die Chance, Ihre Kenntnisse in Data Science mit Snowpark ML und Python zu erweitern!