Fabricにおけるデータサイエンスとモデルトラッキング

現代のデータサイエンスには、データ準備、モデルトレーニング、実験追跡がシームレスに行える統合されたワークスペースが必要です。このテキストベースのコースでは、Fabricエコシステム内でのデータサイエンスの基礎概念をガイドし、現実の分析タスクを処理するための準備を整えます。基本的なワークスペース設定の理解から、インタラクティブなノートブックでの機械学習モデルのトレーニングまでを習得します。組み込みツールを活用することで、データセットの整理、実験の実行、モデルのパフォーマンス指標の体系的な追跡方法を学びます。学習内容：データサイエンスのためのFabricワークスペースの基礎アーキテクチャの理解、ノートブックと統合データ構造を使用したデータセットの準備と探索、管理されたノートブック環境内での一般的なPythonライブラリを使用した機械学習モデルのトレーニング、MLflow統合を使用したモデルのパラメータ、指標、アーティファクトの追跡、最適なモデルを特定するための異なる機械学習実験の管理と比較、分析資産を整理およびバージョン管理するための最新のMLOpsベストプラクティスの適用。このコースは、コアとなる用語とワークスペースの設定から始まり、実践的なデータ探索とモデルトレーニングへと進みます。機械学習のライフサイクル全体を管理する方法を示す、構造化されたテキスト解説と実践的なコード例を通じて学習を進めます。本コースは、Fabricの経験がない状態で学習を始めたいデータサイエンティスト、アナリスト、開発者向けに設計されています。今すぐ読み始めて、最新のクラウドベースのデータサイエンスの基礎を築きましょう。