Dokumentace k Datová Věda v Microsoft Fabric

Další informace o Datová Věda prostředí v Microsoft Fabric

Informace o Datová Věda

Přehled

• Co jsou datové vědy?

Začínáme

Začínáme

• Úvod k výukovým kurzům pro datové vědy
• Role a oprávnění datových věd
• Modely strojového učení

Kurzy

Kurz

• Jak používat kompletní ukázky AI
• Doporučení maloobchodního prodeje
• Odhalování podvodů
• Prognostika
• Zjišťování relací v sémantickém modelu pomocí sémantického odkazu (Preview)
• Analýza funkčních závislostí v sémantickém modelu pomocí sémantického odkazu (Preview)

Příprava dat

Praktický průvodce

• Jak urychlit přípravu dat pomocí služby Data Wrangler
• Čtení a zápis dat pomocí Pandas

Trénovací modely

Přehled

• Přehled školení

Praktický průvodce

• Trénování pomocí knihovny Spark MLlib
• Trénování modelů pomocí Scikit-learn
• Trénování modelů pomocí PyTorchu

Sledování modelů a experimentů

Praktický průvodce

• Experimenty strojového učení
• Automatické protokolování prostředků infrastruktury

Použití SynapseML

Začínáme

• Váš první model SynapseML
• Instalace jiné verze SynapseML

Praktický průvodce

• Použití OpenAI pro velké objemy dat se službou SynapseML
• Použití služeb Cognitive Services se službou SynapseML
• Hluboké učení s VYUŽITÍM ONNX a SynapseML
• Provádění vícevariate detekce anomálií pomocí SynapseML
• Ladění hyperperametrů pomocí SynapseML

Použití jazyka R

Přehled

• Přehled R

Praktický průvodce

• Jak používat SparkR
• Jak používat sparklyr
• Správa knihovny R
• Vizualizace jazyka R

Referenční dokumenty

Reference

• SemPy Python SDK

Použití sémantického odkazu (Preview)

Přehled

• Co je sémantický odkaz (Preview)?

Praktický průvodce

• Čtení z Power BI a zápis dat použitelných v Power BI
• Detekce, zkoumání a ověřování funkčních závislostí v datech
• Prozkoumání a ověřování relací v sémantických modelech