Melaksanakan Sains Data dan Pembelajaran Mesin dengan Fabric

Organisasi moden memerlukan platform bersatu untuk mengubah data mentah kepada ramalan boleh tindakan tanpa kerumitan menguruskan sistem yang terpisah. Fabric menyediakan persekitaran serba guna yang direka untuk menyelaraskan keseluruhan kitaran hayat ini daripada pengambilan data hingga pengaturannya. Dalam kursus berasaskan teks ini, anda akan beralih daripada memahami persekitaran teras sains data kepada mengonfigurasi penyelesaian pembelajaran mesin yang berfungsi sepenuhnya. Anda akan belajar cara mengatur data, meneroka set data, dan menjejak eksperimen dengan cekap menggunakan alat data awan moden. Kurikulum ini menekankan pemahaman praktikal dan penguasaan konseptual bagi alur kerja data kolaboratif. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami seni bina teras Fabric, termasuk ruang kerja, lakehouse, dan jadual Delta. - Meneroka dan prapemproses data menggunakan buku nota Synapse dan Spark. - Melatih model pembelajaran mesin dan menjejak eksperimen menggunakan MLflow. - Menerapkan corak integrasi AI moden, termasuk alur kerja AI generatif asas. - Mengatur dan mendaftarkan model untuk menjana ramalan kelompok bagi kecerdasan perniagaan. Kursus ini bermula dengan konsep asas, istilah utama, dan persediaan persekitaran sebelum beralih kepada penerokaan data, latihan model, dan strategi pengaturan. Anda akan belajar melalui penjelasan bertulis yang jelas dan cuplikan kod berstruktur yang direka untuk pembacaan mengikut kadar kendiri. Kursus ini direka untuk bakal saintis data, penganalisis data, dan pembangun yang ingin beralih kepada alur kerja AI moden. Tiada pengalaman terdahulu dengan Fabric diperlukan, walaupun pemahaman asas tentang Python adalah berguna. Mulakan pembacaan hari ini untuk membuka potensi sains data kolaboratif.