Mise en œuvre de la science des données et de l'apprentissage automatique avec Fabric

Les organisations modernes ont besoin de plates-formes unifiées pour transformer des données brutes en prédictions exploitables sans la complexité de la gestion de systèmes déconnectés. Fabric offre un environnement tout-en-un conçu pour rationaliser l'ensemble de ce cycle de vie, de l'ingestion des données au déploiement des modèles. Dans ce cours textuel, vous passerez de la compréhension des environnements fondamentaux de la science des données à la configuration de solutions d'apprentissage automatique entièrement fonctionnelles. Vous apprendrez à orchestrer des données, à explorer des jeux de données et à suivre des expériences efficacement à l'aide d'outils de données cloud modernes. Le programme met l'accent sur la compréhension pratique et la maîtrise conceptuelle des flux de travail de données collaboratifs. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture de base de Fabric, y compris les espaces de travail, les lakehouses et les tables Delta. - Explorer et prétraiter les données à l'aide des notebooks Synapse et de Spark. - Entraîner des modèles d'apprentissage automatique et suivre des expériences à l'aide de MLflow. - Appliquer des modèles d'intégration d'IA modernes, y compris des flux de travail d'IA générative de base. - Déployer et enregistrer des modèles pour générer des prédictions par lots pour la veille stratégique. Le cours commence par des concepts fondamentaux, la terminologie clé et la configuration de l'environnement avant de passer à l'exploration des données, à l'entraînement des modèles et aux stratégies de déploiement. Vous apprendrez grâce à des explications écrites claires et à des extraits de code structurés conçus pour une lecture à votre propre rythme. Ce cours est conçu pour les aspirants data scientists, les analystes de données et les développeurs qui cherchent à passer à des flux de travail d'IA modernes. Aucune expérience préalable avec Fabric n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer le potentiel de la science des données collaborative.