Fabric ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesini Uygulama

Modern kuruluşlar, ayrı sistemleri yönetmenin karmaşıklığı olmadan ham verileri eyleme geçirilebilir tahminlere dönüştürmek için birleşik platformlara ihtiyaç duyarlar. Fabric, veri alımından model dağıtımına kadar bu tüm yaşam döngüsünü düzenlemek için tasarlanmış bir her şey dahil ortam sağlar. Bu metin tabanlı kursta, temel veri bilimi ortamlarını anlamaktan tamamen işlevsel makine öğrenimi çözümlerini yapılandırmaya geçiş yapacaksınız. Verileri nasıl orkestra edeceğinizi, veri kümelerini nasıl keşfedeceğinizi ve modern bulut veri araçlarını kullanarak verimli bir şekilde deneyleri izleyeceğinizi öğreneceksiniz. Müfredat, işbirlikli veri akışlarının pratik anlayışını ve kavramsal ustalığını vurguluyor. Ne öğreneceksin: - Fabric'in temel mimarisini anla. İş alanları, göl evleri ve Delta masaları dahil. - Synapse not defteri ve Spark kullanarak verileri keşfet ve önceden işle. - MLflow kullanarak makine öğrenimi modellerini eğitin ve deneyleri izleyin. - Temel üretken yapay zeka çalışma akışları da dahil olmak üzere modern yapay zekâ entegrasyon paternlerini uygulayın. - İş zekası için grup tahminleri oluşturmak için modelleri dağıtın ve kaydedin. Kurs, veri keşfi, model eğitimi ve dağıtım stratejilerine geçmeden önce temel kavramlar, anahtar terminoloji ve çevre kurulumu ile başlar. Açık, yazılı açıklamalar ve kendi hızınızda okuma için tasarlanmış yapısal kod parçaları yoluyla öğreneceksiniz. Bu kurs, modern AI iş akışlarına geçiş yapmak isteyen umut verici veri bilimcileri, veri analistler ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Fabric ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python'un temel anlayışı yararlıdır. İşbirliğine dayalı veri biliminin potansiyelini açmak için bugün okumaya başlayın.