에피소드

데이터 과학용 Microsoft Fabric | Python 데이터 과학의 날

다음과 같이 바꿉니다. Jasmine Greenaway, Ismaël Mejía

Python 데이터 과학의 날

Microsoft Fabric을 사용하여 데이터를 탐색, 실험 및 보강하는 방법을 알아보세요. Python에서 Fabric Notebook을 사용하여 데이터와 상호 작용하고, Data Wrangler, Synapse ML 및 Semantic Link와 같은 도구를 사용하여 데이터를 정리, 변환 및 기능화하고, MLflow를 사용하여 다양한 기계 학습 모델 및 실험을 추적하고 비교하는 방법을 알아봅니다.

챕터

  • 00:00 - 데이터 과학용 Microsoft Fabric
  • 00:40 - Microsoft Fabric이란? - AI 시대를 위한 통합 데이터 플랫폼
  • 01:43 - 패브릭에 포함된 내용 - AI 시대를 위한 데이터 분석
  • 02:22 - 데이터 과학 프로세스
  • 02:46 - 모든 데이터에 대한 OneLake
  • 03:05 - Delta-Parquet - 컴퓨팅 및 스토리지의 실제 분리
  • 03:30 - 바로 가기 - OneLake에서 데이터 통합
  • 04:00 - Notebook - 데이터 탐색 및 시각화
  • 04:35 - 관리되는 Spark 런타임
  • 04:54 - 데이터 랭글러
  • 05:22 - 데모 - Microsoft Fabric의 코필로트
  • 08:53 - SynapseML 및 Microsoft AI 서비스
  • 09:46 - 데모 - MLflow를 사용하는 모델 및 실험
  • 10:56 - 의미 체계 링크: 데이터 과학 및 BI
  • 11:57 - 자세한 정보

연결하다

개발자
Python

의견이 있으신가요? 여기에서 문제를 제출합니다.