Visão geral do Copilot para Ciência de Dados e Engenharia de Dados (versão prévia)

2025-05-08

Importante

Esse recurso está em versão prévia.

Copilot para Ciência de Dados e Engenharia de Dados é um assistente de IA que ajuda a analisar e visualizar dados. Ele funciona com tabelas e arquivos do lakehouse, conjuntos de dados do Power BI e dataframes do Pandas/Spark/Fabric para fornecer respostas e snippets de código diretamente em um notebook. As conexões com o OneLake e lakehouses conectados padrão permitem ao Copilot fornecer sugestões de código contextualizadas e respostas de linguagem natural adaptadas aos seus dados.

Copilot pode ajudá-lo a entender melhor seus dados e oferecer sugestões para começar seu notebook, incluindo a geração de código para as células iniciais. Depois de identificar e adicionar fontes de dados por meio do gerenciador de objetos do Fabric, Copilot o Chat sugere tipos de modelo a serem implementados. Você pode copiar essas recomendações diretamente em seu notebook para iniciar o desenvolvimento. Se você não tiver certeza das próximas etapas, poderá invocar o Copilot na célula para obter insights de direção do modelo.

Quando você encontra erros, Copilot fornece correções sugeridas. Para obter mais ajuda, você pode conversar com Copilot para mais opções, evitando pesquisas online constantes.

Você também se beneficia da documentação automática com um recurso simples "Adicionar Comentários" que resume o código e as alterações de dados. Isso deixa as células claras para você e outros. Em todo o fluxo de trabalho, você pode consultar Copilot em pontos específicos, recebendo suporte e diretrizes em tempo real para acelerar o seu processo de desenvolvimento.

Nota

Com o Spark 3.4 e versões posteriores no Microsoft Fabric, nenhuma célula de instalação é necessária para usar o Copilot em seu notebook. Versões anteriores que exigiam uma célula de instalação (Spark 3.3 e anteriores) não têm mais suporte.

Nota

Seu administrador precisa habilitar a opção de locatário antes de você começar a usar o Copilot. Consulte o artigo configurações do locatário< c0 /> para obter detalhes.
Sua capacidade F2 ou P1 precisa estar em uma das regiões listadas nesse artigo, Disponibilidade de regiões do Fabric.
Se seu locatário ou capacidade estiver fora dos EUA ou da França, será desabilitado por padrão, Copilot a menos que o administrador do locatário do Fabric habilite que os dados enviados ao Azure OpenAI possam ser processados fora da região geográfica do locatário, do limite de conformidade ou da configuração de locatário da instância de nuvem nacional no portal do Administrador do Fabric.
Não há suporte para o Copilot no Microsoft Fabric em SKUs de avaliação. Há suporte apenas para SKUs pagos (F2 ou superior ou P1 ou superior).
Veja o artigo Visão geral do Copilot no Fabric e Power BI para mais informações.

Introdução ao Copilot para Ciência de Dados e Engenharia de Dados para Ciência de Dados do Fabric

Com Copilot a Ciência de Dados e a Engenharia de Dados, você pode conversar com um assistente de IA para lidar com suas tarefas de análise e visualização de dados. Você pode fazer perguntas Copilot sobre tabelas do lakehouse, conjuntos de dados do Power BI ou dataframes do Pandas/Spark nos notebooks. O Copilot responde em linguagem natural ou snippets de código. Copilot também pode gerar código específico de dados para você, dependendo da tarefa. Por exemplo, Copilot para Ciência de Dados e Engenharia de Dados pode gerar código para:

Criação de gráfico
Filtrando dados
Aplicando transformações
Modelos de machine learning

Primeiro, selecione o ícone do Copilot na faixa de opções do notebook. O painel de chat Copilot abre e uma nova célula aparece na parte superior do seu notebook. Você também pode selecionar Copilot na parte superior da célula Blocos de Anotações do Fabric.

Para maximizar a eficácia de Copilot, carregue uma tabela ou um dataset como um dataframe em seu notebook. Em seguida, a IA pode acessar os dados e entender sua estrutura e conteúdo. Em seguida, comece a conversar com a IA. Selecione o ícone de chat na barra de ferramentas do bloco de anotações e digite sua pergunta ou solicitação no painel de chat. Por exemplo, você pode perguntar:

"Qual é a idade média dos clientes neste conjunto de dados?"
"Mostre-me um gráfico de barras de vendas por região."

O Copilot responde com a resposta ou o código, que você pode copiar e colar no notebook. Copilot para Ciência de Dados e Engenharia de Dados é uma maneira conveniente e interativa de explorar e analisar seus dados.

Usando o Copilot painel de chat para interagir com seus dados

Para conversar com os seus dados e obter insights, selecione o ícone de chat na barra de ferramentas do notebook para abrir o painel de chat do Copilot. Digite as suas perguntas ou solicitações no painel de chat. Por exemplo, você pode perguntar:

"Qual é a idade média dos clientes neste conjunto de dados?"
"Mostre-me um gráfico de barras de vendas por região."

O Copilot responde com a resposta ou o código, que você pode copiar e colar no notebook. Além disso, o Copilot pode sugerir o que fazer a seguir com os seus dados. O Copilot fornece sugestões e gera snippets de código relevantes para ajudar você a continuar com suas tarefas de análise e visualização de dados.

Para interagir com o painel de chat do Copilot nos notebooks do Microsoft Fabric, siga estas etapas:

Abrir Copilot Painel de Chat: Selecione o ícone de chat na barra de ferramentas do notebook.
Faça perguntas ou faça solicitações: digite suas perguntas ou solicitações no painel de chat. Aqui estão alguns exemplos específicos de ciência de dados e engenharia de dados:

Exploração de dados:
- "Qual é a distribuição da coluna 'idade' neste conjunto de dados?"
- "Mostre-me um histograma da coluna 'renda'."
Limpeza de dados:
- "Como posso lidar com valores ausentes neste conjunto de dados?"
- "Gere código para remover duplicatas desse dataframe."
Transformação de dados:
- "Como fazer para normalizar a coluna 'vendas'?"
- "Crie uma nova coluna 'lucro' subtraindo 'custo' de 'receita'."
Visualização:
- "Plote um gráfico de dispersão de 'altura' versus 'peso'."
- "Gere um gráfico de caixa para a coluna 'salário'."
Machine Learning:
- "Treine um classificador de árvore de decisão neste conjunto de dados."
- "Gere código para um algoritmo de cluster K-means com 3 clusters."
Avaliação do modelo:
- "Como fazer para avaliar a precisão de um modelo de regressão logística?"
- "Gere uma matriz de confusão para as previsões."

Receber Respostas: Copilot responde com explicações em linguagem natural ou trechos de código. Você pode copiar e colar o código em seu notebook para executá-lo.
Obter sugestões: se você não souber como proceder, peça Copilot sugestões:

"O que devo fazer em seguida com esse conjunto de dados?"
"Quais são algumas técnicas recomendadas de engenharia de recursos para esses dados?"

Use o Código Gerado: copie os snippets de código gerados do painel de chat e cole-os em suas células do notebook para executá-los.

Com essas etapas e os exemplos fornecidos, você pode interagir efetivamente com o painel de chat do Copilot para aprimorar seus fluxos de trabalho de ciência de dados e engenharia de dados nos notebooks do Microsoft Fabric.

Uso do Painel Copilot na Célula e Ações Rápidas

Você pode interagir diretamente com o Copilot em suas células de notebook para gerar código e executar ações rápidas em suas células de código. Veja como usar o painel Copilot na célula:

Gerar Código: para gerar código para tarefas específicas, você pode usar o Copilot painel interno da célula. Por exemplo, você pode digitar a sua solicitação no painel de texto acima da célula de código:

Can you generate code for a logistic regression that fits this data?

O Copilot fornece o snippet de código necessário diretamente na célula abaixo.

Corrigir Código: você pode pedir Copilot para corrigir erros em seu código. Digite a sua solicitação no painel de texto acima da célula de código e o Copilot sugerirá correções.
Adicionar Comentários: para documentar automaticamente seu código, use o recurso "Adicionar Comentários". Copilot gera comentários que resumem o código e as alterações de dados, tornando seu notebook mais legível.
Otimizar Código: para melhorias de desempenho, você pode solicitar Copilot a otimização do código. O Copilot fornece sugestões para aumentar a eficiência do código.
Explicar Código: se você precisar de esclarecimentos sobre um código, peça Copilot uma explicação. O Copilot fornece uma explicação detalhada da funcionalidade do código.

Etapas para usar as ações rápidas

Invocar o Copilot na Célula: selecione o ícone do Copilot na barra de ferramentas do notebook para começar a interagir com o Copilot.
Digite sua solicitação: insira sua solicitação ou pergunta no painel de texto acima da célula de código. Por exemplo:

Explain the following code snippet.

Receber sugestões: Copilot responde com o código, correções, comentários, otimizações ou explicações relevantes.
Aplicar Sugestões: copie o código gerado ou as sugestões Copilot e cole-as em suas células do notebook para executá-las.

Com o painel do Copilot na célula, você pode gerar código, corrigir erros, adicionar comentários, otimizar o desempenho e entender melhor o código, tudo dentro dos notebooks do Microsoft Fabric.

O Copilot para Ciência de Dados e Engenharia de Dados também tem reconhecimento de esquema e metadados de tabelas lakehouse. Copilot pode fornecer informações relevantes no contexto dos dados hospedados em um lakehouse anexado. Por exemplo, você pode perguntar:

"Quantas mesas estão na casa à beira do lago?"
"Quais são as colunas dos clientes da tabela?"

O Copilot responde com as informações relevantes, caso você tenha adicionado o lakehouse ao notebook. O Copilot também tem reconhecimento dos nomes dos arquivos adicionados a qualquer lakehouse anexado ao notebook. Você pode consultar esses arquivos pelo nome em seu chat. Por exemplo, se você tiver um arquivo chamado sales.csv em seu lakehouse, é possível solicitar ao Copilot para "Criar um dataframe de sales.csv". Copilot gera o código e o exibe no painel de chat. Com Copilot para notebooks, você pode acessar e consultar facilmente seus dados de diferentes fontes. Você não precisa da sintaxe de comando exata para fazer isso.

Copilot Conclusão de código inline (versão prévia)

Copilot A conclusão automática de código é um recurso alimentado por IA que ajuda você a escrever código mais rapidamente e de forma mais eficiente no Fabric Notebooks. Esse recurso fornece sugestões de código inteligentes e com reconhecimento de contexto à medida que você digita código. Para saber mais, confira a Copilot conclusão do código embutido

Dicas

Limpe sua conversa no painel de chat Copilot com a vassoura localizada na parte superior do painel de chat. O Copilot mantém o conhecimento de quaisquer entradas ou saídas durante a sessão, mas isso ajuda se você achar que o conteúdo atual causa distração.
Use a biblioteca de magias de chat para definir configurações sobre Copilot, incluindo configurações de privacidade. O modo de compartilhamento padrão maximiza o compartilhamento de contexto que o Copilot pode acessar. Portanto, limitar as informações fornecidas para Copilot pode afetar direta e significativamente a relevância de suas respostas.
Quando o Copilot é iniciado pela primeira vez, ele oferece um conjunto de prompts úteis que podem ajudá-lo a começar. Eles podem ajudar a iniciar sua conversa com o Copilot. Para fazer referência aos prompts posteriormente, você pode usar o botão de brilho na parte inferior do painel de chat.
Você pode "arrastar" a barra lateral do Copilot chat para expandir o painel de chat, para exibir o código com mais clareza ou melhorar a legibilidade das saídas na tela.

Limitações

Atualmente, os recursos do Copilot na experiência de Ciência de Dados estão no escopo dos notebooks. Esses recursos incluem o painel de chat Copilot, comandos mágicos do IPython que podem ser usados em uma célula de código e sugestões automáticas de código à medida que você digita em uma célula de código. Copilot também pode ler modelos semânticos do Power BI usando uma integração de link semântico.

Copilot tem dois usos de chave pretendidos:

Você pode pedir ao Copilot para examinar e analisar dados em seu notebook (por exemplo, primeiro carregando um DataFrame e, em seguida, perguntando ao Copilot sobre dados dentro do DataFrame).
Você pode solicitar ao Copilot para gerar uma série de sugestões sobre o seu processo de análise de dados – por exemplo, quais modelos preditivos podem ser relevantes, o código para executar diferentes tipos de análise de dados e a documentação para um notebook concluído.

A geração de código com bibliotecas rápidas ou lançadas recentemente pode incluir imprecisões ou fabricações.

Exclusão e exportação de dados

Copilot Nos notebooks, são fornecidos aos usuários dois comandos essenciais para gerenciar o histórico de chat em células de notebook: show_chat_history e clear_chat_history. O comando show_chat_history exporta o histórico de chat completo para fins de conformidade, para garantir que todas as interações necessárias estejam documentadas e acessíveis para revisão. Por exemplo, executar show_chat_history gera um log abrangente do histórico de chat, que pode então ser revisado ou arquivado para conformidade.

O comando clear_chat_history remove todas as conversas anteriores do bloco de anotações, para que o usuário possa iniciar novamente. Esse comando limpa interações antigas para iniciar um novo thread de conversa. Por exemplo, executar clear_chat_history exclui todo o histórico de chat anterior, para deixar o bloco de anotações livre de conversas passadas. Esses recursos aprimoram a funcionalidade geral e a experiência do usuário do Copilot em notebooks.