Documentation sur la Science des données dans Microsoft Fabric

En savoir plus sur l'expérience Science des données dans Microsoft Fabric

À propos de la Science des données

Vue d’ensemble

• Qu'est-ce que la Science des données ?

Bien démarrer

Bien démarrer

• Introduction aux tutoriels de science des données
• Rôles et autorisations de science des données
• Modèles Machine Learning

Tutoriels

Didacticiel

• Comment utiliser des échantillons d'IA de bout en bout
• Suggestions de vente au détail
• Détection des fraudes
• Prévisions
• Découvrir des relations dans le modèle sémantique, à l’aide du lien sémantique (préversion)
• Analyser les dépendances fonctionnelles dans un modèle sémantique à l'aide d'un lien sémantique (préversion)

Préparation des données

Guide pratique

• Comment accélérer la préparation des données avec Data Wrangler
• Comment lire et écrire des données avec Pandas

Modèles de formation

Vue d’ensemble

• Présentation de la formation

Guide pratique

• Entraînez-vous avec Spark MLlib
• Former des modèles avec Scikit-learn
• Entraîner des modèles avec PyTorch

Suivi des modèles et des expériences

Guide pratique

• Expériences d'apprentissage automatique
• Enregistrement automatique de la structure

Utiliser SynapseML

Bien démarrer

• Votre premier modèle SynapseML
• Installer une autre version de SynapseML

Guide pratique

• Utilisez OpenAI pour le Big Data avec SynapseML
• Utiliser Cognitive Services avec SynapseML
• Apprentissage en profondeur avec ONNX et SynapseML
• Effectuez une détection d'anomalies multivariées avec SynapseML
• Ajuster les hyperparamètres avec SynapseML

Avec R

Vue d’ensemble

• Vue d’ensemble de R

Guide pratique

• Comment utiliser SparkR
• Comment utiliser sparklyr
• Gestion de la bibliothèque R
• Visualisation R

Documents de référence

Référence

• SDK Python SemPy

Utilisation du lien sémantique (préversion)

Vue d’ensemble

• Présentation du lien sémantique (préversion)

Guide pratique

• Lire des données dans Power BI et écrire des données consommables par Power BI
• Détecter, explorer et valider les dépendances fonctionnelles dans vos données
• Explorer et valider les relations dans des modèles sémantiques