Previsioni Batch con Modelli Distribuiti in Fabric

Come si applicano i modelli di machine learning addestrati a set di dati massivi e reali? Generare previsioni batch in modo efficiente è un requisito fondamentale per i moderni flussi di lavoro di data engineering e data science. Questo corso ti guida attraverso il processo di caricamento di modelli di machine learning distribuiti e l'esecuzione di inferenza batch all'interno dell'ecosistema Fabric. Passerete dalla comprensione dei flussi di lavoro predittivi di base alla configurazione di pipeline di previsione automatizzate e ad alte prestazioni che gestiscono dati su larga scala con facilità. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della previsione batch e della distribuzione di modelli in Fabric - Caricare modelli di machine learning registrati dal registro dello spazio di lavoro - Applicare modelli a grandi set di dati utilizzando flussi di lavoro scalabili con Spark e Python - Ottimizzare le prestazioni di inferenza con moderne librerie di dataframe e elaborazione parallela - Scrivere gli output delle previsioni in lakehouse o data warehouse per il consumo a valle - Implementare pratiche di monitoraggio MLOps di base per tracciare la deriva delle previsioni del modello nel tempo Inizierai imparando la terminologia fondamentale della distribuzione di machine learning e l'architettura di Fabric. Da lì, progredirai attraverso spiegazioni scritte passo-passo e snippet di codice Python che dimostrano come caricare modelli, preparare i dati di input e archiviare i risultati delle previsioni in modo sicuro. Questo corso è progettato per analisti di dati principianti, aspiranti data scientist e ingegneri dei dati che desiderano rendere operativi i modelli di machine learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Fabric, anche se una familiarità di base con Python è utile. Inizia a imparare oggi e sblocca il potere delle previsioni batch automatizzate nelle tue pipeline di dati.