Полная форма «Dataiku DSS» — «Студия обработки данных». Dataiku DSS — это платформа для совместной работы с данными, которая позволяет ученым, аналитикам и инженерам работать вместе над различными аспектами жизненного цикла науки о данных, включая подготовку данных, моделирование, развертывание и мониторинг. Он предоставляет единую среду для исследования и обработки данных, машинного обучения и развертывания моделей.

В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов Dataiku DSS, а также примеры кода, чтобы продемонстрировать его возможности и подчеркнуть его универсальность в области науки о данных. Давайте погрузимся!

1. Подготовка данных.
   Dataiku DSS предоставляет широкий спектр инструментов для подготовки данных, таких как импорт данных, обработка данных и очистка данных. Вот пример импорта файла CSV и выполнения базовой очистки данных:

   import dataiku
   # Import the dataset
   dataset = dataiku.Dataset("my_dataset")
   # Preview the data
   df = dataset.get_dataframe()
   print(df.head())
   # Clean the data
   df = df.dropna()
   df = df.drop_duplicates()
   # Save the cleaned data
   cleaned_dataset = dataiku.Dataset("cleaned_dataset")
   cleaned_dataset.write_with_schema(df)

2. Машинное обучение.
   Dataiku DSS предлагает богатый набор функций машинного обучения, включая обучение, оценку и развертывание моделей. Вот пример обучения модели классификации с использованием алгоритма случайного леса:

   import dataiku
   from dataiku import pandasutils as pdu
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   # Load the dataset
   dataset = dataiku.Dataset("my_dataset")
   df = dataset.get_dataframe()
   # Split the data into training and testing sets
   X = df.drop("target", axis=1)
   y = df["target"]
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
   # Train the model
   model = RandomForestClassifier()
   model.fit(X_train, y_train)
   # Evaluate the model
   accuracy = model.score(X_test, y_test)
   print("Accuracy:", accuracy)
   # Save the model
   model_path = dataiku.Folder("saved_models").get_path() + "/model.pkl"
   dataiku.Model(model).save(model_path)

3. Развертывание модели.
   Dataiku DSS позволяет развертывать модели в виде API, что упрощает их интеграцию в производственные системы. Вот пример развертывания обученной модели в виде REST API:

   import dataiku
   from dataiku.customwebapp import get_custom_predictor
   # Load the model
   model = dataiku.Model("my_model")
   # Define the predict function
   def predict(data):
      predictions = model.predict(data)
      return predictions
   # Set up the API endpoint
   app = get_custom_predictor(predict)
   app.run(port=8080)

Это всего лишь несколько примеров методов, которые вы можете использовать в Dataiku DSS для подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей. Платформа предлагает множество других функций, включая визуальное исследование данных, автоматическое машинное обучение и совместное управление проектами.