Nauka o danych i uczenie maszynowe w Fabric

Nowoczesne zespoły ds. danych potrzebują ujednoliconego środowiska, aby płynnie przechodzić od surowych danych do gotowych do produkcji modeli uczenia maszynowego. Fabric to pojedyncza, spójna platforma, która integruje procesy inżynierii danych, analizy danych i sztucznej inteligencji bez problemów związanych z zarządzaniem wieloma niepołączonymi usługami. Ten kurs prowadzi od podstawowych pojęć nauki o danych do wdrażania modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w Fabric. Dowiesz się, jak pobierać dane, wykonywać analizy eksploracyjne, trenować modele i zarządzać cyklem życia uczenia maszynowego za pomocą jasnych, krok po kroku pisemnych wyjaśnień i praktycznych przykładów kodu. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe elementy obszaru roboczego nauki o danych Fabric - Napisz i wykonaj kod Pythona w notebookach Fabric, aby wyczyścić i przygotować dane - Trenuj modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych bibliotek open-source - Śledź eksperymenty i rejestruj wskaźniki modelu dzięki integracji MLflow - Zarejestruj i wdrażaj wyszkolone modele do punktacji wsadowej i w czasie rzeczywistym - Zastosuj nowoczesne przepływy danych, w tym integrację linków semantycznych i wydajne operacje ramek danych Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i wprowadzenia do ekosystemu Fabric, zapewniając zrozumienie interfejsu i architektury przed nurkowaniem w kodzie. Następnie przejdziesz przez cały cykl życia danych, od początkowej eksploracji danych po wdrożenie i monitorowanie modelu. Ten kurs tekstowy jest przeznaczony dla początkujących naukowców, analityków danych i programistów, którzy chcą wykorzystać Fabric do uczenia maszynowego. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z Fabric, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Rozpocznij swoją podróż w ujednoliconej nauce o danych i zacznij tworzyć modele uczenia maszynowego w Fabric już dziś.