# Open Datasets Example Notebooks
This repository contains example notebooks demonstrating the [Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/opendatasets/) Python SDK which allows you to enrich, and get open datasets using Azure. The OpenDataSets SDK allows you the choice of using local or cloud compute resources, while managing and maintaining the complete data from the cloud.
## Quick installation
```sh
pip install azureml-opendatasets
```
## How to navigate and use the example notebooks?
> * To learn more about Azure Open Datasets: https://docs.microsoft.com/azure/open-datasets/
> * How to load open datasets into your familiar Pandas/SPARK DataFrame: check out notebooks under [tutorials/data-access](./tutorials/data-access/).
> * How to join your own data with open datasets: check out notebooks under [tutorials/data-join](./tutorials/data-join/).
> * For Pandas version, either you already created your own Azure Notebooks library, or you have your own
> Jupyter server. Then you simply upload the notebook over there to run it.
> * For SPARK version, you can create an Azure Databricks Workspace in your Azure subscription, upload the notebook over there, and click 'Run'.
Alternatively, you can setup your own SPARK cluster and run it there.
## API reference
Detailed API references are available [here](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-opendatasets/?view=azure-ml-py).
# Contributing
This project welcomes contributions and suggestions. Most contributions require you to agree to a
Contributor License Agreement (CLA) declaring that you have the right to, and actually do, grant us
the rights to use your contribution. For details, visit https://cla.microsoft.com.
When you submit a pull request, a CLA-bot will automatically determine whether you need to provide
a CLA and decorate the PR appropriately (e.g., label, comment). Simply follow the instructions
provided by the bot. You will only need to do this once across all repos using our CLA.
This project has adopted the [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
For more information see the [Code of Conduct FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/) or
contact [[email protected]](mailto:[email protected]) with any additional questions or comments.
打开数据集笔记本主机 仅供学习参考用代码.zip
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更新于2023-05-06
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在本资源中,“打开数据集笔记本主机 仅供学习参考用代码.zip”是一个包含代码和可能的数据集的压缩文件,主要用于教育和研究目的。这个压缩包很可能是为了帮助学习者理解和处理数据集,以及如何在笔记本环境中(如Jupyter Notebook或Google Colab)运行和分析这些数据。下面将详细介绍涉及的知识点。
1. 数据集:数据集是进行数据分析的基础,它通常包含了要分析的一系列数据。数据集可以来自各种来源,如公开数据库、研究项目、调查问卷等。在这个压缩包中,数据集可能被用于教学如何进行数据预处理、探索性数据分析、建模以及可视化。
2. 笔记本环境:这里提到的“笔记本主机”很可能是指像Jupyter Notebook这样的交互式编程环境。Jupyter Notebook允许用户在一个文档中混合编写代码、文本、公式和图像,便于教学和分享分析过程。这种环境支持多种编程语言,如Python、R和Julia,是数据科学中常用的工具。
3. Python编程:由于Jupyter Notebook在数据科学领域的普及,Python作为其主要编程语言之一,是这个压缩包中的关键知识点。Python提供了丰富的库,如Pandas用于数据操作,NumPy进行数值计算,Matplotlib和Seaborn用于数据可视化,以及Scikit-learn进行机器学习模型的构建。
4. 数据预处理:在实际数据分析中,数据预处理是必不可少的步骤,包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据转换(标准化、归一化)、特征工程等。学习者将通过这些代码了解如何对数据进行有效的预处理,以便后续分析。
5. 探索性数据分析(EDA):EDA是通过统计图表和可视化来理解数据特性的过程。这可能包括描述性统计、相关性分析、分布可视化等。学习者将学习如何使用Python库来执行EDA,以发现数据中的模式、关系和异常。
6. 机器学习模型:如果数据集足够大,压缩包中可能还包含使用Python和Scikit-learn构建的机器学习模型示例,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林或神经网络等。这些模型可用于预测或分类任务。
7. 代码解释:压缩包中的代码很可能会有详细的注释,解释每一步的目的和实现,这对于初学者理解数据分析流程至关重要。
8. 学习参考:资源强调了仅供学习参考,这意味着它可能并不包含完整的解决方案,而是鼓励学习者根据代码和指导自行实践,提高他们的编程和分析技能。
这个压缩包提供了一个从加载数据到分析、建模的完整实例,对于想提升数据科学技能的学习者来说是一个宝贵的资源。通过深入学习和实践其中的代码,不仅可以掌握Python数据处理的基本技巧,还能了解到数据分析的一般流程。

极客11
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