Подготовьте вашу систему для учебных пособий по науке о данных

Прежде чем начать сквозную серию учебников по обработке и анализу данных, узнайте о предварительных требованиях, о том, как добавить записные книжки (IPynb) в рабочую область и как подключить lakehouse к этим записным книжкам.

Необходимые условия

• Получите подписку Microsoft Fabric. Или зарегистрируйтесь на бесплатную пробную подписку Microsoft Fabric.

• Войдите в Microsoft Fabric.

• Перейдите в Fabric с помощью переключателя интерфейса в левой нижней части домашней страницы.

  

• Если у вас нет lakehouse в Microsoft Fabric, создайте его, следуя шагам, описанным в разделе Создание lakehouse в Microsoft Fabric.

Создание записной книжки

Каждое руководство в серии "Начало работы" доступно в формате Jupyter-ноутбука на GitHub. Многие дополнительные учебники также доступны в качестве примеров в рабочей нагрузке обработки и анализа данных. Используйте один из следующих методов для доступа к учебникам:

• Создание новой записной книжки, а затем скопируйте и вставьте код из учебника.

• Отправьте записную книжку (IPYNB) из GitHub в рабочую область:

  1. Скачайте записные книжки. Не забудьте скачать файлы с помощью ссылки на необработанный файл в GitHub.

     • Чтобы начать работу с записными книжками, скачайте файлы notebook(.ipynb) из родительской папки: для обработки и анализа данных. В серии руководств по началу работы используются следующие записные книжки:

       • Прием данных в Fabric lakehouse с помощью Apache Spark
       • Изучение и очистка данных
       • Обучение и регистрация модели машинного обучения
       • Оценка обученной модели

     • Для учебников записных книжек скачайте файлы записных книжек (.ipynb) из родительской папки ai-samples.

  2. В веб-приложении Fabric перейдите в рабочую область.

  3. На панели команд рабочей области выберите " Отправить", а затем выберите скачанный файл записной книжки (IPYNB).

  4. После завершения отправки записные книжки доступны в рабочей области для использования.

  5. Если загруженная записная книжка содержит выходные данные, выберите меню "Изменить ", а затем нажмите кнопку "Очистить все выходные данные".

     

  Подсказка

  Не видите возможность отправить записную книжку (IPYNB) в рабочей области?

  1. Создайте записную книжку, а затем скопируйте и вставьте код из учебника.
  2. Кроме того, используйте параметр "Открыть пример записной книжки " в рабочей нагрузке обработки и анализа данных (при наличии).
  3. Если в вашей организации включена интеграция с Git, вы также можете перенести записные книжки из подключенного репозитория.

• Откройте пример записной книжки (при наличии) в рабочей нагрузке обработки и анализа данных:

  1. В левой области выберите рабочие нагрузки.

  2. Выберите наука о данных.

  3. В изучите пример карточки, выберите Выбрать.

  4. Выберите соответствующий пример:

     • На вкладке по умолчанию рабочих процессов (Python), если пример предназначен для учебника по Python.
     • На вкладке сквозных рабочих процессов (R), если пример предназначен для руководства по R.
     • На вкладке "Краткие руководства", если этот образец предназначен для быстрого руководства.

Присоедините lakehouse к рабочим тетрадям

Чтобы продемонстрировать функции Fabric lakehouse, многие из учебников требуют присоединения озера по умолчанию к записным книжкам. Ниже показано, как добавить lakehouse в записную книжку в рабочей области с активированной поддержкой Fabric.

Заметка

Перед выполнением каждой записной книжки необходимо выполнить эти действия в этой записной книжке.

1. Откройте записную книжку в рабочей области.

2. Выберите Добавить lakehouse в левой панели.

   

3. Создайте новый lakehouse или используйте существующий lakehouse.

   1. Чтобы создать новое озеро, выберите Создать. Присвойте озеру имя и выберите Создать.
   2. Чтобы использовать существующий lakehouse, выберите Существующий lakehouse, чтобы открыть диалоговое окно Data hub. Выберите озеро, которое вы хотите использовать, а затем выберите Добавить.

4. После добавления озерохранилища оно отображается на панели озерохранилища, и вы можете просматривать таблицы и файлы, хранящиеся в нем.

Следующий шаг

Часть 1: Загрузка данных в Fabric Lakehouse с помощью Apache Spark