Copilot 데이터 과학 및 데이터 엔지니어 개요(미리 보기)

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이 기능은 미리 보기로 제공됩니다.

Copilotfor 데이터 과학 및 데이터 엔지니어ing은 데이터를 분석하고 시각화하는 데 도움이 되는 AI 도우미. Lakehouse 테이블 및 파일, Power BI 데이터 세트 및 pandas/spark/fabric 데이터 프레임과 함께 작동하여 Notebook에서 직접 답변 및 코드 조각을 제공합니다. 가장 효과적인 사용 Copilot 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. 데이터에 대한 인사이트를 제공하거나, 시각화를 위한 코드를 만들거나, 데이터 변환을 위한 코드를 제공하도록 요청할 Copilot 수 있으며, 쉽게 참조할 수 있도록 파일 이름을 인식합니다. Copilot 는 복잡한 코딩을 제거하여 데이터 분석을 간소화합니다.

참고 항목

• 사용을 시작하기 Copilot전에 관리자가 테넌트 스위치를 사용하도록 설정해야 합니다. 자세한 내용은 문서 Copilot 테넌트 설정을 참조하세요.
• F64 또는 P1 용량은 이 문서 패브릭 지역 가용성에 나열된 지역 중 하나에 있어야 합니다.
• 패브릭 테넌트 관리자가 Azure OpenAI로 전송된 데이터를 패브릭 관리 포털에서 테넌트의 지리적 지역, 규정 준수 경계 또는 국가 클라우드 인스턴스 테넌트 설정 외부에서 처리할 수 있도록 설정하지 않는 한 테넌트 또는 용량이 미국 또는 프랑스 Copilot 외부에 있는 경우 기본적으로 사용하지 않도록 설정됩니다.
• Copilot Microsoft Fabric의 경우 평가판 SKU에서 지원되지 않습니다. 유료 SKU(F64 이상 또는 P1 이상)만 지원됩니다.
• Copilot in Fabric은 현재 공개 미리 보기로 출시되고 있으며 2024년 3월 말까지 모든 고객에게 제공될 예정입니다.
• 자세한 내용은 패브릭 및 Power BI의 Copilot 개요 문서를 참조하세요.

Copilot 패브릭 데이터 과학 데이터 과학 및 데이터 엔지니어 소개

Copilot 데이터 과학 및 데이터 엔지니어 위해 데이터 분석 및 시각화 작업을 처리하는 데 도움이 되는 AI 도우미 채팅할 수 있습니다. Notebook 내의 Copilot Lakehouse 테이블, Power BI 데이터 세트 또는 Pandas/Spark 데이터 프레임에 대한 질문을 할 수 있습니다. Copilot 자연어 또는 코드 조각의 답변입니다. Copilot 는 작업에 따라 데이터 관련 코드를 생성할 수도 있습니다. 예를 들어 Copilot 데이터 과학 및 데이터 엔지니어 경우 다음을 위한 코드를 생성할 수 있습니다.

• 차트 만들기
• 데이터 필터링
• 변환 적용
• 기계 학습 모델

먼저 전자 필기장 Copilot 리본에서 아이콘을 선택합니다. 채팅 패널이 Copilot 열리고 전자 필기장 맨 위에 새 셀이 나타납니다. 이 셀은 Spark 세션이 패브릭 Notebook에서 로드할 때마다 실행되어야 합니다. 그렇지 않으면 환경이 Copilot 제대로 작동하지 않습니다. 향후 릴리스에서 이 필수 초기화를 처리하기 위한 다른 메커니즘을 평가하는 중입니다.

Notebook 맨 위에 있는 셀을 실행합니다. 셀이 성공적으로 실행되면 .를 사용할 Copilot수 있습니다. Notebook의 세션이 닫히면 전자 필기장 맨 위에 있는 셀을 다시 실행해야 합니다.

효율성을 최대화 Copilot 하려면 Notebook에서 테이블 또는 데이터 세트를 데이터 프레임으로 로드합니다. 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.

• "이 데이터 세트에 있는 고객의 평균 연령은 무엇인가요?"
• "지역별 판매 가로 막대형 차트 표시"

그리고 더 많은. Copilot 는 전자 필기장을 복사하여 붙여넣을 수 있는 답변 또는 코드로 응답합니다. Copilot데이터 과학 및 데이터 엔지니어은 데이터를 탐색하고 분석하는 편리한 대화형 방법입니다.

사용할 Copilot때 Notebook 셀 내에서 매직 명령을 호출하여 Notebook에서 직접 출력을 가져올 수도 있습니다. 예를 들어 응답에 대한 자연어 답변의 경우 다음과 같은 "%%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?

Copilot데이터 과학 및 데이터 엔지니어 레이크하우스의 테이블에 대한 스키마 및 메타데이터 인식도 있습니다. Copilot 는 연결된 레이크하우스의 데이터 컨텍스트에서 관련 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 다음을 요청할 수 있습니다.

• "호숫가에 있는 테이블은 몇 개입니까?"
• "테이블 고객의 열은 무엇인가요?"

Copilot 는 레이크하우스를 Notebook에 추가한 경우 관련 정보로 응답합니다. Copilot 또한 Notebook에 연결된 모든 레이크하우스에 추가된 파일의 이름을 인식할 수 있습니다. 채팅에서 이름으로 해당 파일을 참조할 수 있습니다. 예를 들어 lakehouse에 sales.csv 파일이 있는 경우 "sales.csv 데이터 프레임 만들기"를 요청할 수 있습니다. Copilot 는 코드를 생성하여 채팅 패널에 표시합니다. Copilot Notebook을 사용하면 다른 원본의 데이터에 쉽게 액세스하고 쿼리할 수 있습니다. 이를 위해 정확한 명령 구문이 필요하지 않습니다.

팁

• 채팅 패널의 맨 위에 있는 Copilot 빗자루를 사용하여 채팅 패널에서 대화를 "지웁니다". Copilot 는 세션 중에 입력 또는 출력에 대한 지식을 유지하지만 현재 콘텐츠가 방해가 되는 경우 도움이 됩니다.
• 채팅 매직 라이브러리를 사용하여 개인 정보 설정을 포함하여 설정 구성 Copilot 기본 공유 모드는 컨텍스트 공유 Copilot 에 대한 액세스 권한을 최대화하도록 설계되었으므로 부조종사에 제공된 정보를 제한하면 응답의 관련성에 직접적이고 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
• 처음 시작할 때 Copilot 시작하는 데 도움이 되는 유용한 프롬프트 집합을 제공합니다. 그들은 당신의 Copilot대화를 킥 스타트하는 데 도움이 될 수 있습니다 . 나중에 프롬프트를 참조하려면 채팅 패널 아래쪽에 있는 스파클 단추를 사용할 수 있습니다.
• 부조종사 채팅의 사이드바를 "끌어서" 채팅 패널을 확장하거나, 코드를 더 명확하게 보거나, 화면에서 출력의 가독성을 높일 수 있습니다.

관련 콘텐츠

• 채팅 매직을 사용하는 방법
• 채팅 창을 사용하는 Copilot 방법