Fabric'de Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi

Modern veri ekipleri, ham verilerden üretim hazır makine öğrenimi modellerine sorunsuz bir geçiş için birleşik bir ortama ihtiyaç duyarlar. Fabric, veri mühendisliği, veri bilimi ve yapay zeka çalışma akışlarını birden fazla bağlantısız hizmeti yönetmenin sürtünmesi olmadan birleştiren tek, uyumlu bir platform sağlar. Bu kurs, veri biliminin temel kavramlarından Fabric'de doğrudan makine öğrenimi modellerini dağıtmaya kadar sizi yönlendirir. Verileri nasıl alacağınızı, keşif analizini nasıl yapacağınızı ve modelleri nasıl eğiteceğinizi öğreneceksiniz ve açık, adım adım yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri yoluyla makine öğrenimi yaşam döngüsünü yöneteceksiniz. Ne öğreneceksin: - Fabric veri bilimi çalışma alanının temel bileşenlerini anlamak - Veriyi temizlemek ve hazırlamak için Fabric not defteri içinde Python kodunu yazıp çalıştırın - Popüler açık kaynak kütüphanelerini kullanarak makine öğrenimi modellerini eğitin - MLflow entegrasyonu ile deneyleri takip edin ve model metriklerini kaydedin - Grup ve gerçek zamanlı puanlama için eğitilmiş modelleri kaydedin ve dağıtın - Anlamsal bağlantı entegrasyonu ve verimli veri çerçeve operasyonları da dahil olmak üzere modern veri iş akışlarını uygulayın Kurs, temel tanımlarla ve Fabric ekosistemine bir girişle başlar, kodlamaya dalmadan önce arayüzü ve mimariyi anlamanıza yardımcı olur. Sonra, başlangıç veri keşfinden model dağıtımı ve izlemesine kadar tüm veri bilimi yaşam döngüsü boyunca ilerleyeceksiniz. Bu metin tabanlı kurs, Fabric'i makine öğrenimi için kullanmak isteyen umut verici veri bilimcileri, veri analistler ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Fabric ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python ile temel bir tanıdıklık yararlıdır. Birleşik veri bilimi yolculuğunuza başlayın ve Fabric'da makine öğrenimi modelleri oluşturmaya bugün başlayın.