Аналитика данных и отслеживание моделей в Fabric

Современная наука о данных требует единого рабочего пространства, в котором подготовка данных, обучение моделей и отслеживание экспериментов происходят бесперебойно. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия науки данных в экосистеме Fabric и подготовит к решению реальных аналитических задач. Вы пройдете путь от понимания основных настроек рабочего пространства до уверенного обучения моделей машинного обучение в интерактивных тетрадях. Используя встроенные инструменты, вы узнаете, как организовать наборы данных, запускать эксперименты и систематически отслеживать показатели производительности модели. Что вы узнаете: Основы архитектуры Fabric для науки о данных; Подготовка и изучение наборов данных с помощью ноутбуков и интегрированных структур данных. Обучение моделей машинного обучения с помощьй популярных библиотек Python в управляемой среде ноутбука. Отслеживание параметров модели, метрик и артефактов с помощья интеграций MLflow. Управляйте и сравните различные эксперименты машинного обучения, чтобы определить наиболее эффективные модели; Применяйте современные передовые методы MLOps для организации и версионирования ваших аналитических активов. Курс начинается с основных терминов и конфигурации рабочего пространства, а затем переходит к практическому изучению данных и обучению моделям. Вы пройдете структурированные текстовые объяснения и практические примеры кода, которые демонстрируют, как управлять всем жизненным циклом машинного обучения. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и разработчиков, которые хотят изучить Fabric без предварительного опыта работы с платформой. Начните читать сегодня, чтобы заложить основы современной науки о данных на основе облачных технологий.