Science des données et suivi de modèles dans Fabric

La science des données moderne nécessite un espace de travail unifié où la préparation des données, l'entraînement des modèles et le suivi des expériences se déroulent de manière transparente. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de la science des données au sein de l'écosystème Fabric, vous préparant à gérer des tâches analytiques réelles. Vous passerez de la compréhension des configurations de base de l'espace de travail à l'entraînement en toute confiance de modèles de machine learning dans des notebooks interactifs. En tirant parti des outils intégrés, vous apprendrez à organiser vos jeux de données, à exécuter des expériences et à suivre systématiquement les métriques de performance des modèles. Ce que vous apprendrez : Comprendre l'architecture fondamentale des espaces de travail Fabric pour la science des données ; Préparer et explorer des jeux de données à l'aide de notebooks et de structures de données intégrées ; Entraîner des modèles de machine learning à l'aide de bibliothèques Python populaires dans un environnement de notebook géré ; Suivre les paramètres, les métriques et les artefacts des modèles à l'aide des intégrations MLflow ; Gérer et comparer différentes expériences de machine learning pour identifier les modèles les plus performants ; Appliquer les meilleures pratiques MLOps modernes pour organiser et versionner vos actifs analytiques. Le cours commence par la terminologie de base et la configuration de l'espace de travail avant de passer à l'exploration pratique des données et à l'entraînement des modèles. Vous progresserez à travers des explications textuelles structurées et des exemples de code pratiques qui démontrent comment gérer l'ensemble du cycle de vie du machine learning. Ce cours est conçu pour les aspirants data scientists, analystes et développeurs qui souhaitent apprendre Fabric sans expérience préalable de la plateforme. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire vos bases en science des données moderne basée sur le cloud.