Implementieren einer Lösung für KI für Data Science und maschinelles Lernen in Microsoft Fabric

  • Lernpfad
  • 6 Module

Auf einen Blick

Erkunden Sie den Data Science-Prozess und lernen Sie, wie Sie maschinelle Lernmodelle trainieren, um künstliche Intelligenz in Microsoft Fabric zu erreichen.

Voraussetzungen

Sie sollten mit grundlegenden Datenkonzepten und der zugehörigen Terminologie vertraut sein.

Module in diesem Lernpfad

Einführung zu End-to-End-Analysen mit Microsoft Fabric

Entdecken Sie, wie Microsoft Fabric die Analyseanforderungen Ihres Unternehmens auf einer Plattform erfüllen kann. Erfahren Sie mehr über Microsoft Fabric, wie es funktioniert und wie Sie es für Ihre Analyseanforderungen verwenden können.

Erste Schritte mit Data Science in Microsoft Fabric

In Microsoft Fabric können Data Scientists Daten, Notebooks, Experimente und Modelle verwalten, gleichzeitig problemlos auf Daten aus der gesamten Organisation zugreifen und mit anderen Datenexpert*innen zusammenarbeiten.

Erkunden von Daten für Data Science mit Notebooks in Microsoft Fabric

Microsoft Fabric-Notebooks dienen als umfassendes Tool für die Datensuche, sodass Benutzer versteckte Muster und Beziehungen in ihren Datasets aufdecken können.

Vorverarbeiten von Daten mit Data Wrangler in Microsoft Fabric

Data Wrangler dient als umfassendes Tool für die Vorverarbeitung von Daten. Es ermöglicht Benutzern, Daten zu bereinigen, fehlende Werte zu bearbeiten und Features zu transformieren, um Machine Learning-Modelle zu erstellen.

Trainieren und Nachverfolgen von Machine Learning-Modellen mit MLflow in Microsoft Fabric

In Microsoft Fabric können Datenanalysten Modelle in Notebooks trainieren, ihre Arbeit in Experimenten nachverfolgen und ihre Modelle mit MLflow verwalten.

Generieren von Batchvorhersagen mithilfe eines bereitgestellten Modells in Microsoft Fabric

Speichern und verwenden Sie Ihre Machine Learning-Modelle in Microsoft Fabric, um Batchvorhersagen zu generieren und Ihre Daten zu bereichern.

Start