Eventos
31 mar, 23 - 2 abr, 23
Evento de aprendizaje de Fabric, Power BI y SQL más grande. 31 de marzo – 2 de abril. Use el código FABINSIDER para ahorrar $400.
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En este inicio rápido, aprenderá a copiar un cuaderno de ejemplo de aprendizaje automático de la galería de Synapse Analytics en el área de trabajo, a modificarlo y a ejecutarlo.
Abra el área de trabajo y seleccione Aprender en la página principal.
En Centro de conocimientos, seleccione Examinar la galería.
En la galería, seleccione Cuadernos.
Busque y seleccione un cuaderno en la galería.
Seleccione Continuar.
En la página de vista previa del cuaderno, seleccione Abrir cuaderno. El cuaderno de ejemplo se copia en el área de trabajo y se abre.
En el menú Asociar a del cuaderno abierto, seleccione el grupo de Apache Spark.
Para guardar el cuaderno, seleccione Publicar en la barra de comandos del área de trabajo.
Para realizar una copia de este cuaderno, haga clic en los puntos suspensivos de la barra de comandos superior y seleccione Clonar para crear una copia en el área de trabajo o Exportar para descargar una copia del archivo (.ipynb
) del cuaderno.
Para que la instancia de Spark se apague cuando haya terminado, finalice las sesiones conectadas (cuadernos). El grupo se cierra cuando se alcanza el tiempo de inactividad especificado en el grupo de Apache Spark. También puede decidir finalizar la sesión en la barra de estado en la parte superior derecha del cuaderno.
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Evento de aprendizaje de Fabric, Power BI y SQL más grande. 31 de marzo – 2 de abril. Use el código FABINSIDER para ahorrar $400.
Regístrate hoyCursos
Módulo
Uso de cuadernos de Spark en una canalización de Azure Synapse - Training
En este módulo se describe cómo se pueden integrar los cuadernos de Apache Spark en una canalización de Azure Synapse Analytics.
Certificación
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate - Certifications
Administre la ingesta y preparación de datos, el entrenamiento y la implementación de modelos, y la supervisión de soluciones de aprendizaje automático con Python, Azure Machine Learning y MLflow.