علم البيانات وتتبع النماذج في Fabric

يتطلب علم البيانات الحديث مساحة عمل موحدة حيث يتم إعداد البيانات، وتدريب النماذج، وتتبع التجارب بسلاسة. يرشدك هذا الدورة التدريبية القائمة على النص خلال المفاهيم الأساسية لعلم البيانات داخل نظام Fabric البيئي، مما يجهزك للتعامل مع المهام التحليلية الواقعية. ستنتقل من فهم إعدادات مساحة العمل الأساسية إلى تدريب نماذج التعلم الآلي بثقة في دفاتر الملاحظات التفاعلية. ومن خلال الاستفادة من الأدوات المضمنة، ستتعلم كيفية تنظيم مجموعات البيانات الخاصة بك، وتشغيل التجارب، وتتبع مقاييس أداء النموذج بشكل منهجي. ما ستتعلمه: فهم البنية الأساسية لمسافات عمل Fabric لعلم البيانات؛ إعداد واستكشاف مجموعات البيانات باستخدام دفاتر الملاحظات وهياكل البيانات المتكاملة؛ تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام مكتبات Python الشهيرة داخل بيئة دفاتر ملاحظات مدارة؛ تتبع معلمات النموذج، والمقاييس، والعناصر باستخدام عمليات تكامل MLflow؛ إدارة ومقارنة تجارب التعلم الآلي المختلفة لتحديد النماذج الأفضل أداءً؛ تطبيق أفضل ممارسات MLOps الحديثة لتنظيم وإصدار الأصول التحليلية الخاصة بك. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وتكوين مساحة العمل قبل الانتقال إلى استكشاف البيانات العملية وتدريب النماذج. ستتقدم من خلال تفسيرات نصية منظمة وأمثلة برمجية عملية توضح كيفية إدارة دورة حياة التعلم الآلي بالكامل. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات الطموحين والمحللين والمطورين الذين يرغبون في تعلم Fabric دون خبرة سابقة في المنصة. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساسك في علم البيانات الحديث القائم على السحابة.