Ilmu Data dan Penlacakan Model di Fabric

Ilmu data modern memerlukan ruang kerja terpadu di mana persiapan data, pelatihan model, dan pelacakan eksperimen dilakukan secara seragam. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep dasar ilmu data di dalam ekosistem Fabric, mempersiapkan Anda untuk menangani tugas analitis dunia nyata. Anda akan berpindah dari memahami pengaturan ruang kerja dasar untuk dengan percaya diri melatih model pembelajaran mesin dalam notebook interaktif. Dengan memanfaatkan alat-alat yang sudah terpasang, Anda akan belajar cara mengorganisir data, menjalankan eksperimen, dan secara sistematis melacak metrik kinerja model. Apa yang Anda pelajari: Mengerti arsitektur dasar ruang kerja Fabric untuk ilmu data; Siapkan dan eksplorasi dataset menggunakan notebook dan struktur data terintegrasi; Latihan model pembelajaran mesin menggunakan perpustakaan Python populer dalam lingkungan notebook yang dikelola; Jejak parameter model, metrik, dan artefak menggunakan integrasi MLflow; Mengurus dan membandingkan eksperimen machine learning yang berbeda untuk mengidentifikasi model yang paling baik; Terapkan praktik terbaik MLOps modern untuk mengatur dan memodifikasi aset analitis Anda. Kursus ini dimulai dengan terminologi inti dan konfigurasi ruang kerja sebelum beralih ke eksplorasi data dan pelatihan model. Anda akan berkembang melalui penjelasan teks terstruktur dan contoh kode praktis yang menunjukkan bagaimana mengelola seluruh siklus hidup machine learning. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data, analis, dan pengembang yang ingin belajar Fabric tanpa pengalaman sebelumnya di platform. Mulai membaca hari ini untuk membangun dasar Anda dalam ilmu data berbasis cloud modern.