Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric
Durchgeführt von ETC
Beschreibung
In diesem Kurs "Implementiere eine Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösung für KI mit Microsoft Fabric" tauchst Du tief in die Welt der Datenanalyse und des maschinellen Lernens ein. Dieser praxisorientierte Kurs bereitet Dich optimal auf das Exam DP-600 vor, das sich mit der Implementierung von Analyselösungen in Microsoft Fabric beschäftigt. Du wirst den gesamten Data Science-Prozess kennenlernen und lernen, wie Du maschinelle Lernmodelle trainierst, um künstliche Intelligenz in Microsoft Fabric zu integrieren. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Datenwissenschaft in Microsoft Fabric. Hier erfährst Du, wie Du Daten erkunden und verarbeiten kannst, um die besten Ergebnisse aus Deinen Modellen herauszuholen. Ein wichtiger Bestandteil des Kurses ist die Arbeit mit Notebooks in Microsoft Fabric, wo Du Daten für die Analyse laden und deren Verteilung überprüfen kannst. Du wirst lernen, wie Du fehlende Daten identifizierst und fortgeschrittene Techniken zur Datenexploration anwendest, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Datenvisualisierung. Du wirst lernen, wie Du Diagramme in Notebooks erstellst, um Deine Ergebnisse anschaulich darzustellen. Darüber hinaus wirst Du mit dem Data Wrangler in Microsoft Fabric arbeiten, um Deine Daten vorzubereiten und zu transformieren. Dies ist ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass Deine Daten in der bestmöglichen Form vorliegen, bevor Du mit dem Training Deiner Modelle beginnst. Im Verlauf des Kurses wirst Du auch lernen, wie Du maschinelle Lernmodelle mit MLflow in Microsoft Fabric trainierst und nachverfolgst. Du wirst verstehen, wie man Modelle verwaltet und Batch-Vorhersagen mit einem bereitgestellten Modell in Microsoft Fabric generiert. Ein wichtiger Aspekt ist die Anpassung des Verhaltens Deiner Modelle für das Batch-Scoring, um präzise Vorhersagen zu gewährleisten. Am Ende des Kurses wirst Du in der Lage sein, Daten vorzubereiten, bevor Du Vorhersagen generierst, und diese Vorhersagen in einer Delta-Tabelle zu speichern. Dieser Kurs ist eine hervorragende Gelegenheit, Deine Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen zu vertiefen und Dich auf die Herausforderungen der modernen Datenanalyse vorzubereiten. Mit praktischen Übungen und realen Anwendungsfällen wirst Du am Ende des Kurses über das nötige Wissen und die Fähigkeiten verfügen, um erfolgreich Datenwissenschafts- und KI-Lösungen mit Microsoft Fabric zu implementieren.
Tags
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Kurs Details
Der Kurs richtet sich an Datenanalysten, Data Scientists, Softwareentwickler und IT-Professionals, die ihre Kenntnisse im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen erweitern möchten. Auch für Studierende und Berufseinsteiger, die sich auf eine Karriere im Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz vorbereiten möchten, ist dieser Kurs ideal.
Der Kurs behandelt den Data Science-Prozess, der eine strukturierte Vorgehensweise zur Analyse und Interpretation von Daten darstellt. Data Science umfasst verschiedene Techniken und Werkzeuge, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, ermöglicht es, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Microsoft Fabric bietet eine Plattform, um diese Prozesse effizient umzusetzen und zu automatisieren.
- Was sind die grundlegenden Schritte im Data Science-Prozess?
- Wie kannst Du Daten in Microsoft Fabric erkunden und verarbeiten?
- Was ist der Zweck von MLflow im Kontext des maschinellen Lernens?
- Wie gehst Du mit fehlenden Daten in einem Datensatz um?
- Welche Techniken kannst Du zur Datenvisualisierung in Notebooks verwenden?
- Wie bereitest Du Daten für das Training eines maschinellen Lernmodells vor?
- Was ist eine Delta-Tabelle und wie wird sie verwendet?
- Wie kannst Du Batch-Vorhersagen mit einem bereitgestellten Modell generieren?
- Was sind die Vorteile der Verwendung von Data Wrangler in Microsoft Fabric?
- Wie kannst Du das Verhalten eines Modells für das Batch-Scoring anpassen?
