Реализация науки данных и машинного обучения с Fabric

Современным организациям нужны единые платформы, которые позволяют превращать необработанные данные в полезные прогнозы, не создавая сложностей, связанных с управлением разрозненными системами. Fabric предоставляет комплексную среду, предназначенную для оптимизации всего жизненного цикла от ввода данных до развертывания модели. В этом текстовом курсе вы пройдете путь от понимания основных сред обработки данных до настройки полнофункциональных решений машинного обучения. Вы узнаете, как эффективно организовывать данные, исследовать наборы данных и отслеживать эксперименты с использованием современных инструментов обработки данных в облаке. В учебной программе делается упор на практическое понимание и концептуальное освоение совместных потоков данных. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры Fabric, включая рабочие пространства, озерные дома и таблицы Delta. - Исследуйте и предварительно обрабатывайте данные с помощью ноутбуков Synapse и Spark. - Обучение моделей машинного обучения и отслеживание экспериментов с использованием MLflow. - Применять современные модели интеграции ИИ, включая основные генеративные рабочие процессы ИИ. - Развертывание и регистрация моделей для генерации пакетных прогнозов для бизнес-аналитики. Курс начинается с основных понятий, ключевой терминологии и настройки среды, а затем переходит к изучению данных, обучению моделей и стратегиям развертывания. Вы будете учиться с помощью четких письменных объяснений и структурированных фрагментов кода, предназначенных для самостоятельного чтения. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, аналитиков данных и разработчиков, которые хотят перейти к современным рабочим процессам ИИ. Не требуется предыдущего опыта работы с Fabric, хотя полезно иметь базовые знания Python. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал совместной науки данных.