Azure Machine Learning Dataset Yükleme

murat d
BilgeAdam Teknoloji
3 min readMay 23, 2020

Merhaba bu makalemizde Azure Machine Learning servisine bir veri seti nasıl yüklenir onu göreceğiz.

ml.azure.com sayfasına login olduktan sonra dataset yükleme işlemini aşağıdaki menüden yapabiliriz.

Gelen sayfadan “Create dataset” diyelim. Dataset’lerimizi birden fazla şekilde yükleyebiliriz. Bizim şu an kullanacağımız Covid verisi web üzerinde bir csv dosyası olduğundan “From web files” seçeneğini seçelim.

Verimizi alacağımız web adresi:
https://covid.ourworldindata.org/data/owid-covid-data.csv

1. Bu adresi gelen sayfada “Web URL” kısmına kopyalayın.

2. Yükleyeceğimiz bu csv verisine “Name” kısmında bir isim verin.

3. “Dataset Type” seçeneğinin “Tabular” olarak seçili olmasına dikkat edin.

Yukarıdaki ayarları yaptıktan sonra “Next” butonu ile sonraki sayfaya geçebiliriz.

Gelen sayfada, yüklediğimiz verileri kolonlara ayrılmış olarak görüyor olmamız gerekiyor. Kolon başlıkların düzgün çıkması için “Column headers” seçeneğini “Use headers from the first file” olarak seçelim.

Burada yine dikkat etmemiz gereken diğer bir önemli nokta, kolon başlıklarının solunda yer alan ikonlar. Bunlar bize ilgili kolonun hangi veri tipinde olduğunu gösterir. Bu veri tiplerinin doğru şekilde algılanmış olması gerekir. Aksi halde veriyi düzeltip tekrar yüklemeliyiz.

Bu sayfadan sonra gelen sayfayı da “Next” diyerek geçelim ve en son “Create” butonu ile dataset’imizi oluşturalım.

Aşağıdaki sayfada yüklenen veri setimizi görebiliriz.

Burada istersek bu veri seti üzerine tıklayarak verimiz ile ilgili daha detaylı istatistiki bilgilere ulaşabiliriz. Aşağıdaki gibi “Explore” diyerek verimi inceleyebiliriz. Ya da “Profile” diyerek verimizle ilgili istatistiki bilgilere ulaşabiliriz.

Burada “Profile” ekranında oluşturulan istatistiki bilgiler verimizin tamamı ile oluşturulmamış olabilir eğer verimiz çok büyükse. Bu durumda “Generate Profile” diyerek tüm verimizle bu istatistiki değerleri oluştur diyebiliriz.

Veri setimizi yüklemiş olduk. Artık bu veriyi kullanarak bir tahminleme projesi geliştirebiliriz.

--

--