Semaine 59 – intermédiaire

Snowpark ML est une nouvelle fonctionnalité avec laquelle nous sommes très enthousiastes de travailler/jouer. Maintenant, les compétences en science des données sont des compétences spécialisées, et nous ne voulons pas trop compliquer les choses, c’est pourquoi nous avons rendu cela aussi simple que possible.

1. Ingérez des données depuis le bucket AWS S3 : s3//frostyfridaychallenges/challenge_59/age_and_income.csv

2. Créez un fichier connection.json qui ressemble à celui ci-dessous

{
  "account"            : "",
  "user"               : "",
  "password"           : "",
  "role"               : "",
  "warehouse"          : "",
  "database"           : "",
  "schema"             : ""
}

3. Créez une session comme dans le code ci-dessous pour vous connecter à snowflake avec connection.json

connection_parameters = json.load(open('credentials/connection.json'))
session = Session.builder.configs(connection_parameters).create()

4. Compléter les espaces vides

#Charger la table
semaine59 = session.table('week59').to_pandas()

#Initialiser le DecisionTreeClassifier avec les noms de colonnes
model =

#Entrainer le modèle avec les données avec fit()

#Faire des prédictions

#Afficher les prédictions

Votre résultat devrait ressembler à quelque chose comme ça :

Et n’oubliez pas, si vous souhaitez participer aux défis:
1. Inscrivez-vous en tant que membre de Frosty Friday. –> Vous pouvez le faire en cliquant sur la barre latérale, puis en cliquant sur ‘REGISTER‘ (notez que s’inscrire à notre liste de diffusion ne vous donne pas de compte Frosty Friday).
2. Publiez votre code sur GitHub et rendez-le accessible au public (consultez notre guide si vous ne savez pas comment faire, disponible ici)
3. Postez l’URL dans les commentaires du défi.

Si vous avez des questions techniques que vous souhaitez poser à la communauté, vous pouvez les poser ici, sur notre thread dédié.