エピソード

Microsoft Fabric for Data Science |Python Data Science Day

代入 Jasmine Greenaway, Ismaël Mejía

Python Data Science Day

Microsoft Fabric を使用して、データの探索、実験、強化を行う方法について説明します。 Python で Fabric ノートブックを使用してデータを操作する方法、Data Wrangler、Synapse ML、Semantic Link などのツールを使用してデータをクリーンアップ、変換、特徴付けし、MLflow を使用してさまざまな機械学習モデルと実験を追跡および比較する方法について説明します。

章

  • 00:00 - Microsoft Fabric for Data Science
  • 00:40 - Microsoft Fabric とは - AI 時代の統合データ プラットフォーム
  • 01:43 - Fabric に含まれるもの - AI 時代のデータ分析
  • 02:22 - データ サイエンス プロセス
  • 02:46 - すべてのデータの OneLake
  • 03:05 - Delta-Parquet - コンピューティングとストレージの実際の分離
  • 03:30 - ショートカット - OneLake でのデータの統合
  • 04:00 - ノートブック - データの探索と視覚化
  • 04:35 - マネージド Spark ランタイム
  • 04:54 - Data Wrangler
  • 05:22 - デモ - Microsoft Fabric の Copilot
  • 08:53 - SynapseML および Microsoft AI サービス
  • 09:46 - デモ - MLflow を使用したモデルと実験
  • 10:56 - セマンティック リンク: データ サイエンスと BI
  • 11:57 - 詳細情報

繋ぐ

  • ジャスミン・グリーンウェイ |Twitter/X: @paladique
  • Ismaël Mejía |Twitter/X: @iemejia

開発者
Python