Implementare una soluzione di data science e Machine Learning per l'intelligenza artificiale in Microsoft Fabric

  • Percorso di apprendimento
  • 6 Moduli

Riepilogo

Esplorare il processo di data science e imparare a eseguire il training di modelli di Machine Learning per eseguire l'intelligenza artificiale in Microsoft Fabric.

Prerequisiti

È necessario avere familiarità con la terminologia e i concetti di base relativi ai dati.

Moduli in questo percorso di apprendimento

Introduzione all'analisi end-to-end con Microsoft Fabric

Informazioni su come Microsoft Fabric può soddisfare le esigenze di analisi dell'azienda in un'unica piattaforma. Informazioni su Microsoft Fabric, sul funzionamento e su come usarlo per soddisfare le esigenze di analisi.

Introduzione a data science in Microsoft Fabric

In Microsoft Fabric, i data scientist possono gestire dati, notebook, esperimenti e modelli, accedendo facilmente ai dati da tutta l'organizzazione e collaborando con i colleghi professionisti dei dati.

Esplorare i dati per l'analisi scientifica dei dati con notebook in Microsoft Fabric

I notebook di Microsoft Fabric fungono da strumento completo per l'esplorazione dei dati, consentendo agli utenti di individuare modelli e relazioni nascosti nei set di dati.

Pre-elabora dei dati con Data Wrangler in Microsoft Fabric

Data Wrangler funge da strumento completo per la pre-elaborazione dei dati. Consente agli utenti di pulire i dati, gestire i valori mancanti e trasformare le funzionalità per creare modelli di Machine Learning.

Eseguire il training e tenere traccia dei modelli di Machine Learning con MLflow in Microsoft Fabric

In Microsoft Fabric i data scientist possono eseguire il training dei modelli nei notebook, tenere traccia del loro lavoro negli esperimenti e gestire i modelli con MLflow.

Generare stime batch usando un modello distribuito in Microsoft Fabric

Salvare e usare i modelli di Machine Learning in Microsoft Fabric per generare stime batch e arricchire i dati.

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