Data Science e Tracciamento dei Modelli in Fabric

La data science moderna richiede uno spazio di lavoro unificato dove la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli e il tracciamento degli esperimenti avvengono senza soluzione di continuità. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali della data science all'interno dell'ecosistema Fabric, preparandoti a gestire compiti analitici del mondo reale. Passerete dalla comprensione delle configurazioni di base dello spazio di lavoro all'addestramento sicuro di modelli di machine learning in notebook interattivi. Sfruttando gli strumenti integrati, imparerai come organizzare i tuoi set di dati, eseguire esperimenti e tracciare sistematicamente le metriche di performance dei modelli. Cosa imparerai: Comprendere l'architettura fondamentale degli spazi di lavoro Fabric per la data science; Preparare ed esplorare set di dati utilizzando notebook e strutture dati integrate; Addestrare modelli di machine learning utilizzando popolari librerie Python all'interno di un ambiente notebook gestito; Tracciare parametri, metriche e artefatti dei modelli utilizzando le integrazioni MLflow; Gestire e confrontare diversi esperimenti di machine learning per identificare i modelli con le migliori prestazioni; Applicare le moderne best practice MLOps per organizzare e versionare le tue risorse analitiche. Il corso inizia con la terminologia di base e la configurazione dello spazio di lavoro prima di passare all'esplorazione pratica dei dati e all'addestramento dei modelli. Progredirai attraverso spiegazioni testuali strutturate ed esempi di codice pratici che dimostrano come gestire l'intero ciclo di vita del machine learning. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, analisti e sviluppatori che desiderano imparare Fabric senza precedenti esperienze nella piattaforma. Inizia a leggere oggi per costruire le tue basi nella moderna data science basata su cloud.