Implementación de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático con Fabric

Las organizaciones modernas necesitan plataformas unificadas para convertir datos brutos en predicciones accionables sin la complejidad de administrar sistemas inconexos. Fabric proporciona un entorno todo en uno diseñado para optimizar todo este ciclo de vida, desde la ingesta de datos hasta la implementación del modelo. En este curso basado en texto, pasará de comprender los entornos centrales de ciencia de datos a configurar soluciones de aprendizaje automático completamente funcionales. Aprenderá a orquestar datos, explorar conjuntos de datos y rastrear experimentos de manera eficiente utilizando herramientas modernas de datos en la nube. El plan de estudios enfatiza la comprensión práctica y el dominio conceptual de los flujos de trabajo de datos colaborativos. Lo que aprenderá: - Comprender la arquitectura central de Fabric, incluidos los espacios de trabajo, lakehouses y tablas Delta. - Explorar y preprocesar datos utilizando cuadernos de Synapse y Spark. - Entrenar modelos de aprendizaje automático y rastrear experimentos utilizando MLflow. - Aplicar patrones modernos de integración de IA, incluidos flujos de trabajo básicos de IA generativa. - Implementar y registrar modelos para generar predicciones por lotes para inteligencia empresarial. El curso comienza con conceptos fundamentales, terminología clave y configuración del entorno antes de pasar a la exploración de datos, el entrenamiento de modelos y las estrategias de implementación. Aprenderá a través de explicaciones escritas claras y fragmentos de código estructurados diseñados para la lectura a su propio ritmo. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que buscan hacer la transición a flujos de trabajo modernos de IA. No se requiere experiencia previa con Fabric, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comience a leer hoy para desbloquear el potencial de la ciencia de datos colaborativa.