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3월 31일 오후 11시 - 4월 2일 오후 11시
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데이터 과학 및 데이터 엔지니어링을 위한 Copilot 데이터를 분석하고 시각화하는 데 도움이 되는 AI 도우미입니다. Lakehouse 테이블 및 파일, Power BI 데이터 세트 및 pandas/spark/fabric 데이터 프레임과 함께 작동하여 Notebook에서 직접 답변 및 코드 조각을 제공합니다. Copilot 사용하는 가장 효과적인 방법은 데이터를 데이터 프레임으로 추가하는 것입니다. 채팅 패널에서 질문을 할 수 있으며 AI는 전자 필기장으로 복사할 응답 또는 코드를 제공합니다. 데이터의 스키마와 메타데이터를 이해하고, 데이터가 데이터 프레임에 로드되는 경우 데이터 프레임 내의 데이터도 인식합니다. Copilot 데이터에 대한 인사이트를 제공하거나, 시각화를 위한 코드를 만들거나, 데이터 변환을 위한 코드를 제공하도록 요청할 수 있으며, 쉽게 참조할 수 있도록 파일 이름을 인식합니다. Copilot 복잡한 코딩을 제거하여 데이터 분석을 간소화합니다.
참고
데이터 과학 및 데이터 엔지니어링을 위한 Copilot 통해 데이터 분석 및 시각화 작업을 처리하는 데 도움이 되는 AI 도우미와 채팅할 수 있습니다. Notebook 내에서 lakehouse 테이블, Power BI 데이터 세트, 또는 Pandas/Spark 데이터 프레임에 대해 Copilot 질문을 할 수 있습니다. 자연어 또는 코드 스니펫으로 답변하는 Copilot. Copilot은 할 일에 따라 데이터별 코드를 생성할 수도 있습니다. 예를 들어 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot 다음을 위한 코드를 생성할 수 있습니다.
먼저 Notebook 리본에서 Copilot 아이콘을 선택합니다. Copilot 채팅 패널이 열리고 전자 필기장 맨 위에 새 셀이 나타납니다. 이 셀은 Spark 세션이 Fabric 노트북에서 로드될 때마다 실행되어야 합니다. 그렇지 않으면 Copilot 환경이 제대로 작동하지 않습니다. 향후 릴리스에서 이 필수 초기화를 처리하기 위한 다른 메커니즘을 평가하는 중입니다.
다음 코드를 사용하여 Notebook 맨 위에 있는 셀을 실행합니다.
#Run this cell to install the required packages for Copilot
%load_ext dscopilot_installer
%activate_dscopilot
셀을 성공적으로 실행한 후 Copilot을 사용할 수 있습니다. Notebook의 세션이 닫히면 전자 필기장 맨 위에 있는 셀을 다시 실행해야 합니다.
Copilot의 효과를 최대화하려면 테이블이나 데이터셋을 노트북에서 데이터프레임으로 로드하십시오. 이러한 방식으로 AI는 데이터에 액세스하고 해당 구조와 콘텐츠를 이해할 수 있습니다. 그런 다음, AI와 채팅을 시작합니다. 전자 필기장 도구 모음에서 채팅 아이콘을 선택하고 채팅 패널에 질문 또는 요청을 입력합니다. 예를 들어 다음을 요청할 수 있습니다.
그리고 더 많은. Copilot은 여러분의 노트북에 복사하여 붙여넣을 수 있는 답변 또는 코드를 제공합니다. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링을 위한 Copilot 데이터를 탐색하고 분석하는 편리하고 대화형 방법입니다.
Copilot을(를) 사용할 때, 노트북 셀 안에서 마법 명령어를 호출하여 노트북에서 직접 출력을 얻을 수도 있습니다. 예를 들어 응답에 대한 자연어 답변의 경우 다음과 같이 "%%chat" 명령을 사용하여 질문을 할 수 있습니다.
%%chat
What are some machine learning models that may fit this dataset?
또는
%%code
Can you generate code for a logistic regression that fits this data?
데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot는 레이크하우스 테이블의 스키마와 메타데이터를 인식합니다. 연결된 레이크하우스의 데이터 컨텍스트에서 Copilot은 관련 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 다음을 요청할 수 있습니다.
Copilot 레이크하우스를 전자 필기장에 추가한 경우 관련 정보로 응답합니다. Copilot은 노트북에 연결된 모든 레이크하우스에 추가된 파일의 이름을 인식합니다. 채팅에서 이름으로 해당 파일을 참조할 수 있습니다. 예를 들어 lakehouse에 sales.csv라는 파일이 있는 경우, "sales.csv에서 데이터 프레임을 만들라고 요청할 수 있습니다." Copilot 코드를 생성하고 채팅 패널에 표시합니다. Copilot을 사용하여 노트북의 경우, 다양한 출처에서 데이터를 쉽게 액세스하고 쿼리할 수 있습니다. 이를 위해 정확한 명령 구문이 필요하지 않습니다.
데이터 과학 경험의 Copilot 기능은 현재 notebook으로 범위로 제한되어 있습니다. 이러한 기능에는 Copilot 채팅 창, 코드 셀 내에서 사용할 수 있는 IPython 매직 명령 및 코드 셀에 입력할 때 자동 코드 제안이 포함됩니다. Copilot은 시맨틱 링크 통합을 통해 Power BI 시맨틱 모델을 읽을 수도 있습니다.
Copilot는 두 가지 주요 예상 용도가 있습니다.
급변하거나 최근에 릴리스된 라이브러리를 사용하는 코드 생성에는 부정확성 또는 잘못된 정보가 포함될 수 있습니다.
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3월 31일 오후 11시 - 4월 2일 오후 11시
가장 큰 패브릭, Power BI 및 SQL 학습 이벤트입니다. 3월 31일 ~ 4월 2일. 코드 FABINSIDER을 사용하여 $400를 절약합니다.
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모듈
Uncover new data insights with AI - Training
Learn how Copilot in Microsoft Excel can streamline your workflow by analyzing and visualizing data.
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Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate - Certifications
Manage data ingestion and preparation, model training and deployment, and machine learning solution monitoring with Python, Azure Machine Learning and MLflow.
설명서
Overview of Chat-magics in Microsoft Fabric Notebooks (preview) - Microsoft Fabric
A detailed overview of the Chat-magics Python library, highlighting its capabilities for invoking IPython magic commands in Microsoft Fabric notebooks.
Use the Copilot for Data Science and Data Engineering chat panel (preview) - Microsoft Fabric
Interact with the chat panel in Copilot for Data Science and Data Engineering.
Copilot for Data Warehouse (Preview) - Microsoft Fabric
Learn more about Microsoft Copilot for Fabric Data Warehouse, the integrated AI assistant for your Fabric warehouse.