Sains Data dan Penjejakan Model dalam Fabric

Sains data moden memerlukan ruang kerja bersepadu di mana penyediaan data, latihan model, dan penjejakan eksperimen berlaku dengan lancar. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda melalui konsep asas sains data dalam ekosistem Fabric, menyediakan anda untuk mengendalikan tugas analitikal dunia sebenar. Anda akan beralih daripada memahami persediaan ruang kerja asas kepada melatih model pembelajaran mesin dengan yakin dalam buku nota interaktif. Dengan memanfaatkan alatan terbina dalam, anda akan belajar cara menyusun set data anda, menjalankan eksperimen, dan menjejak metrik prestasi model secara sistematik. Apa yang anda akan pelajari: Memahami seni bina asas ruang kerja Fabric untuk sains data; Menyediakan dan meneroka set data menggunakan buku nota dan struktur data bersepadu; Melatih model pembelajaran mesin menggunakan pustaka Python yang popular dalam persekitaran buku nota terurus; Menjejak parameter model, metrik, dan artifak menggunakan integrasi MLflow; Mengurus dan membandingkan eksperimen pembelajaran mesin yang berbeza untuk mengenal pasti model yang berprestasi terbaik; Mengaplikasikan amalan terbaik MLOps moden untuk menyusun dan meletakkan versi aset analitikal anda. Kursus ini bermula dengan terminologi teras dan konfigurasi ruang kerja sebelum beralih kepada penerokaan data secara praktikal dan latihan model. Anda akan maju melalui penjelasan teks berstruktur dan contoh kod praktikal yang menunjukkan cara mengurus keseluruhan kitaran hayat pembelajaran mesin. Kursus ini direka untuk bakal saintis data, penganalisis, dan pembangun yang ingin mempelajari Fabric tanpa pengalaman terdahulu dalam platform tersebut. Mula membaca hari ini untuk membina asas anda dalam sains data berasaskan awan yang moden.