Wdrażanie analizy danych i uczenia maszynowego za pomocą Fabric

Nowoczesne organizacje potrzebują ujednoliconych platform, aby przekształcić surowe dane w przydatne prognozy bez złożoności zarządzania rozproszonymi systemami. Fabric zapewnia kompleksowe środowisko zaprojektowane w celu usprawnienia całego cyklu życia, od pobierania danych po wdrażanie modelu. W tym kursie tekstowym przejdziesz od zrozumienia podstawowych środowisk danych naukowych do konfiguracji w pełni funkcjonalnych rozwiązań uczenia maszynowego. Dowiesz się, jak organizować dane, eksplorować zbiory danych i skutecznie śledzić eksperymenty za pomocą nowoczesnych narzędzi do danych w chmurze. Program nauczania kładzie nacisk na praktyczne zrozumienie i koncepcyjne opanowanie przepływów pracy w zakresie danych. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawową architekturą Fabric, w tym obszarami roboczymi, lakehouses i stołami Delta. - Eksploruj i wstępnie przetwarzaj dane za pomocą notebooków Synapse i Spark. - Trenuj modele uczenia maszynowego i śledź eksperymenty za pomocą MLflow. - Zastosuj nowoczesne wzorce integracji AI, w tym podstawowe przepływy pracy AI. - Wdrażaj i rejestruj modele, aby generować prognozy wsadowe dla analizy biznesowej. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć, kluczowej terminologii i konfiguracji środowiska przed przejściem do eksploracji danych, szkolenia modelu i strategii wdrażania. Nauczysz się poprzez jasne, pisemne wyjaśnienia i uporządkowane fragmenty kodu przeznaczone do samodzielnego czytania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców, analityków danych i programistów, którzy chcą przejść do nowoczesnych przepływów pracy AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z Fabric, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować potencjał wspólnej nauki o danych.