Khoa học dữ liệu và theo dõi mô hình trong Fabric

Khoa học dữ liệu hiện đại đòi hỏi một không gian làm việc thống nhất nơi chuẩn bị dữ kiện, huấn luyện mô hình và theo dõi thí nghiệm diễn ra một cách liền mạch. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của khoa học dữ liệu trong hệ sinh thái Fabric, chuẩn bị cho bạn xử lý các nhiệm vụ phân tích thế giới thực. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các thiết lập không gian làm việc cơ bản đến việc tự tin huấn luyện mô hình học máy trong các cuốn sổ tay tương tác. Bằng cách tận dụng các công cụ tích hợp, bạn sẽ học cách tổ chức các tập dữ liệu, chạy các thí nghiệm, và theo dõi hệ thống các chỉ số hiệu suất mô hình. Bạn sẽ học được gì: Hiểu kiến trúc nền tảng của không gian làm việc Fabric cho khoa học dữ liệu; Chuẩn bị và khám phá các tập dữ kiện bằng cách sử dụng các cuốn sổ tay và cấu trúc dữ lượng tích hợp; Đào tạo các mô hình học máy bằng cách dùng các thư viện Python phổ biến trong một môi trường quản lý sổ sách; Theo dõi các tham số mô hình, chỉ số và đồ tạo tác bằng cách tích hợp MLflow; Quản lý và so sánh các thí nghiệm học máy khác nhau để xác định các mô hình hoạt động tốt nhất; Apply modern MLOps best practices for organizing and versioning your analytical assets. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cốt lõi và cấu hình không gian làm việc trước khi chuyển sang khám phá dữ liệu và đào tạo mô hình. Bạn sẽ tiến triển thông qua các giải thích văn bản cấu trúc và các ví dụ mã thực tế chứng minh cách quản lý toàn bộ chu kỳ học máy. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và nhà phát triển tham vọng muốn học Fabric mà không có kinh nghiệm trước đó trong nền tảng. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng nền tảng của bạn trong khoa học dữ liệu hiện đại dựa trên đám mây.