Fabric을 활용한 데이터 사이언스 및 머신러닝 구현

현대 기업은 분리된 시스템을 관리하는 복잡성 없이 원시 데이터를 실행 가능한 예측으로 전환할 수 있는 통합 플랫폼이 필요합니다. Fabric은 데이터 수집부터 모델 배포에 이르는 전체 수명 주기를 간소화하도록 설계된 올인원 환경을 제공합니다. 이 텍스트 기반 코스에서는 핵심 데이터 사이언스 환경을 이해하는 것부터 완전히 작동하는 머신러닝 솔루션을 구성하는 단계로 나아갑니다. 최신 클라우드 데이터 도구를 사용하여 데이터를 오케스트레이션하고, 데이터 세트를 탐색하며, 실험을 효율적으로 추적하는 방법을 배우게 됩니다. 커리큘럼은 협업 데이터 워크플로에 대한 실무적 이해와 개념적 숙달을 강조합니다. 학습 내용: - 워크스페이스, 레이크하우스, Delta 테이블을 포함한 Fabric의 핵심 아키텍처 이해. - Synapse 노트북과 Spark를 사용한 데이터 탐색 및 전처리. - MLflow를 사용한 머신러닝 모델 학습 및 실험 추적. - 기본 생성형 AI 워크플로를 포함한 최신 AI 통합 패턴 적용. - 모델을 배포 및 등록하여 비즈니스 인텔리전스를 위한 일괄 예측 생성. 이 코스는 기초 개념, 주요 용어, 환경 설정을 다룬 후 데이터 탐색, 모델 학습, 배포 전략으로 진행됩니다. 자기 주도적 읽기를 위해 설계된 명확한 텍스트 설명과 구조화된 코드 스니펫을 통해 학습하게 됩니다. 이 코스는 최신 AI 워크플로로 전환하려는 예비 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 개발자를 위해 설계되었습니다. Fabric에 대한 사전 경험은 필요하지 않지만 Python에 대한 기본적 이해가 도움이 됩니다. 지금 바로 읽기를 시작하여 협업 데이터 사이언스의 잠재력을 열어보세요.