Salesforce 데이터를 얻으려면 Python을 사용하시겠습니까?
Salesforce는 시스템이 데이터에 액세스하고 이를 사용하여 스스로 학습할 수 있는 방식으로 프로그램 개발에 중점을 둡니다. Salesforce는 다양한 프로그래밍 언어로 구현될 수 있으며 Python은 그 중에서 가장 널리 사용되어 많은 선두를 달리고 있습니다. 모든 거대 기술 기업은 이 분야에 막대한 양의 자원을 투자하고 있으며 이에 대한 새로운 인재를 찾고 있습니다.
Python을 사용하여 Salesforce를 얻으려면 아래에 나와 있는 Salesforce 기계 학습에 사용되는 몇 가지 일반적인 용어에 대한 지식이 있어야 합니다.
연산
모델
특징
상표
전처리
왜 Python인가?
Salesforce 마이그레이션은 레거시 시스템의 데이터를 Salesforce 소프트웨어로 이동하는 복잡한 작업입니다. 클라이언트는 Salesforce 팀에 Salesforce에 로드해야 하는 클라이언트 액세스 일괄 처리를 제공합니다. 데이터를 Salesforce에 로드하기 전에 팀은 중요한 정보를 분석, 정리 및 준비해야 합니다. 이 프로세스를 데이터 변환이라고 합니다. 이러한 변환은 Excel에서 수동으로 수행하기 어렵고 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있습니다. 따라서 Salesforce에 데이터를 로드하기 전에 Python을 사용하여 데이터 변환을 자동화할 수 있습니다. 다음은 Excel보다 Python을 사용할 때 경험할 수 있는 주요 이점 중 일부입니다.
파이썬은 무료로 사용할 수 있습니다
Python 핸들은 대규모 데이터 세트를 훌륭하게 처리하는 반면 Excel은 충돌하는 경향이 있습니다.
Python은 Excel보다 훨씬 빠르게 작업을 실행합니다.
Python은 Excel보다 더 큰 파일을 읽을 수 있습니다.
Python이 예상대로 데이터 형식을 지정합니다.
Python을 사용하여 Salesforce 데이터를 얻는 방법
데이터 프레임 생성
데이터 캡처는 NUMPY 및 PANDAS 데이터 프레임의 N차원 배열을 사용합니다. 데이터 프레임은 행과 열에 대한 인덱스나 이름을 정의할 수 있는 Excel 시트와 같습니다.
데이터 전처리
텍스트 데이터를 숫자 데이터로 변환하려면 OneHotEncoder 또는 LabelEncoder를 사용하는 것이 바람직하지만 이는 전적으로 개발자의 선택에 달려 있습니다.
데이터 프레임 분할
위에서 지정한 데이터 프레임은 간단히 입력 및 출력 레이블로 나눌 수 있습니다.
재귀적 특징 제거
반복적 특징 제거는 반복적으로 특징을 제거하고 지정된 수의 특징에 대한 모델을 생성하는 방법입니다.
K-Fold 교차 검증 및 모델 적합
모든 작업을 마치면 K-fold 검증을 진행합니다. K-겹 교차 검증은 제한된 데이터 세트로 모델을 평가하는 데 사용되는 리샘플링 방법입니다. 모든 종류의 K-fold 검증을 사용할 수 있지만 우리는 Stratified K-fold를 선호합니다.
모델 지속성
마지막으로 모델은 향후 예측을 위해 피클 라이브러리를 사용하여 지속됩니다.
결론
위의 단계는 신규 이민자가 Salesforce에서 초기 기계 학습 개념을 강화하는 데 도움이 될 것이며 Python을 사용하여 기계 학습을 학습하려는 노력의 시작점 역할을 할 것입니다. 물론 Python Salesforce와 모순되는 개발 옵션이 열려 있으며, 일반적인 옵션으로는 Java, Scala 및 Go가 있습니다.
그러나 비즈니스와 도서관은 Python으로 Salesforce를 독점하고 있습니다. 다양한 것을 시도하고 싶은 사람이라면 옵션이 열려 있습니다. 그러나 고통을 덜고 제품에만 집중하고 싶다면 Python Salesforce를 선택하세요.
Successful the Lottery Once more and Once more is Not an Accident