Implementirajte rešenje za nauku o podacima i mašinsko učenje za veštačku inteligenciju u Microsoft Fabric-u (DP-604T00): Detaljan plan obuke
Module 2: Introduction to end-to-end analytics using Microsoft Fabric
- Explore end-to-end analytics with Microsoft Fabric
- Explore data teams and Microsoft Fabric
- Enable and use Microsoft Fabric
Module 3: Get started with data science in Microsoft Fabric
- Understand the data science process
- Explore and process data with Microsoft Fabric
- Train and score models with Microsoft Fabric
- Exercise – Explore data science in Microsoft Fabric
Module 4: Explore data for data science with notebooks in Microsoft Fabric
- Explore notebooks
- Load data for exploration
- Understand data distribution
- Check for missing data in notebooks
- Apply advanced data exploration techniques
- Visualize charts in notebooks
- Exercise: Use notebook for data exploration in Microsoft Fabric
Module 5: Preprocess data with Data Wrangler in Microsoft Fabric
- Understand Data Wrangler
- Perform data exploration
- Handle missing data
- Transform data with operators
- Exercise: Preprocess data with Data Wrangler in Microsoft Fabric
Module 6: Train and track machine learning models with MLflow in Microsoft Fabric
- Understand how to train machine learning models
- Train and track models with MLflow and experiments
- Manage models in Microsoft Fabric
- Exercise – Train and track a model in Microsoft Fabric
Module 7: Generate batch predictions using a deployed model in Microsoft Fabric
- Customize the model’s behavior for batch scoring
- Prepare data before generating predictions
- Generate and save predictions to a Delta table
- Exercise – Generate and save batch predictions
Preporučeno predznanje
- Trebalo bi da budete upoznati sa osnovnim konceptima i terminologijom podataka.
Stručno usavršavanje i sertifikacija
Karakteristike
- Priprema obuka za sticanje Microsoft Applied Skills sertifikata
- Procena znanja kroz interaktivnu udaljenu laboratoriju
- Trajanje: 120 minuta
- Cena: 0$
Tehnički zadaci evaluacije
- Unos i učitavanje podataka Istraživanje podataka u svesci
- Priprema i transformacija podataka
- Obuka i procena modela
- Praćenje modela i eksperimenata
- Generisanje predviđanja iz modela
Obuka za podatke ML i AI za MS Fabric
Obuka za mašinsko učenje u oblasti nauke o podacima u okviru Fabric-a je osmišljena da osnaži stručnjake za podatke znanjem i veštinama potrebnim za implementaciju robusnih rešenja za nauku o podacima u Microsoft Fabric-u. Ovaj kurs pruža detaljno razumevanje mogućnosti nauke o podacima u Microsoft Fabric-u, uključujući podešavanje modela mašinskog učenja, kreiranje cevovoda mašinskog učenja i analizu podataka radi optimizacije performansi i pouzdanosti veštačke inteligencije (AI) rešenja.
Savladavanjem nauke o podacima pomoću Microsoft Fabric-a, učesnici mogu da obezbede proaktivno upravljanje svojim AI okruženjima, omogućavajući efikasno otkrivanje i rešavanje izazova u modelovanju.
Zašto pohađati ovu obuku?
Efikasna implementacija nauke o podacima je ključna za održavanje performansi i dostupnosti rešenja za veštačku inteligenciju. Microsoft Fabric je sveobuhvatno rešenje za praćenje, dijagnostikovanje i optimizaciju resursa za nauku o podacima. Ova obuka pruža stručnost za konfigurisanje i korišćenje Microsoft Fabric-a za napredne uvide i operativnu efikasnost.
Učesnici će naučiti kako da podese automatizovane modele mašinskog učenja, prilagode rešenja za nauku o podacima i iskoriste analitiku za poboljšanje otpornosti svoje infrastrukture veštačke inteligencije.
Veštine razvijene tokom obuke
Podešavanje Microsoft Fabric-a za nauku o podacima
Naučite kako da primenite Microsoft Fabric da biste nadgledali performanse i ispravnost vaših resursa za nauku o podacima.Prilagođavanje modela mašinskog učenja i obaveštenja
Savladajte kreiranje modela mašinskog učenja za ključne metrike i događaje kako biste omogućili proaktivno upravljanje problemima.Korišćenje analitike podataka
Istražite kako da analizirate telemetrijske podatke i logove radi korisnih uvida koristeći moćne alate Microsoft Fabric-a.Kreiranje prilagođenih kontrolnih tabli
Dizajnirajte kontrolne table koje objedinjuju kritične informacije i pružaju uvid u performanse modela u realnom vremenu.Integracija sa Azure uslugama
Otkrijte kako da integrišete Microsoft Fabric sa drugim Azure uslugama kao što su Azure Machine Learning i Azure AI Services.Primena najboljih praksi u nauci o podacima
Steknite stručnost u optimizaciji konfiguracija kako biste osigurali isplativu i pouzdanu nauku o podacima.
Interaktivna, praktično orijentisana obuka
Vođen od strane sertifikovanih Microsoft stručnjaka, ovaj kurs kombinuje teorijsko znanje sa praktičnim vežbama. Učesnici će raditi na scenarijima iz stvarnog sveta kako bi efikasno primenili Microsoft Fabric funkcije, osiguravajući spremnost za profesionalne izazove.
Ko bi trebalo da prisustvuje?
- Naučnici za podatke koji upravljaju resursima Microsoft Fabric-a
- IT stručnjaci odgovorni za praćenje performansi i dijagnostiku mašinskog učenja
- Sistemski arhitekti koji projektuju skalabilna i pouzdana rešenja za nauku o podacima
- Svi koji su zainteresovani za učenje naprednih tehnika nauke o podacima za Microsoft Fabric
Unapredite upravljanje podacima uz pomoć stručnosti u oblasti Microsoft Fabric-a
Obuka za implementaciju nauke o podacima i mašinskog učenja u Microsoft Fabric-u (DP-604T00) oprema vas veštinama potrebnim za korišćenje Microsoft Fabric-a za optimizaciju vaših operacija u oblasti nauke o podacima. Upišite se sada da biste savladali napredne tehnike nauke o podacima i osigurali otpornost i efikasnost vašeg Microsoft Fabric okruženja.
Često postavljana pitanja - Obuka za Microsoft Fabric (FAQ)
Pokriva implementaciju, konfiguraciju, modele mašinskog učenja, kontrolne table, analizu podataka i integraciju sa drugim Azure uslugama.
Osnovno razumevanje Microsoft Fabric-a i koncepata nauke o podacima je preporučeno, ali nije obavezno.
Da, kurs sadrži praktične laboratorije i scenarije iz stvarnog sveta za primenu veština nauke o podacima.
Omogućava proaktivno upravljanje modelima mašinskog učenja, kontinuirano praćenje performansi i naprednu zaštitu resursa za nauku o podacima.
Da, besprekorno se integriše sa Azure Machine Learning, Azure AI Services i drugim Azure uslugama za nauku o podacima.
Apsolutno, obuka pokriva strategije optimizacije i najbolje prakse za efikasnu nauku o podacima.