Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric (DP-604T00) – Details

Detaillierter Kursinhalt

Einführung in End-to-End-Analysen mithilfe von Microsoft Fabric

  • Einleitung
  • Entdecken Sie End-to-End-Analysen mit Microsoft Fabric
  • Erkunden Sie Datenteams und Microsoft Fabric
  • Aktivieren und Verwenden von Microsoft Fabric
  • Modulbewertung
  • Zusammenfassung

Erste Schritte mit Data Science in Microsoft Fabric

  • Einführung
  • Verstehen des Data Science-Prozesses
  • Erkunden und Verarbeiten von Daten mit Microsoft Fabric
  • Trainieren und Bewerten von Modellen mit Microsoft Fabric
  • Übung – Erkunden von Data Science in Microsoft Fabric
  • Modulbewertung
  • Zusammenfassung

Erkunden von Daten für Data Science mit Notebooks in Microsoft Fabric

  • Einleitung
  • Erkunden von Notebooks
  • Laden von Daten für die Erkundung
  • Grundlegendes zur Datenverteilung
  • Suchen nach fehlenden Daten in Notebooks
  • Anwenden fortgeschrittener Techniken für die Datenuntersuchung
  • Visualisieren von Diagrammen in Notizbüchern
  • Übung: Verwenden des Notizbuchs für die Datensuche in Microsoft Fabric
  • Modulbewertung
  • Zusammenfassung

Vorverarbeiten von Daten mit Data Wrangler in Microsoft Fabric

  • Einleitung
  • Grundlegendes zu Data Wrangler
  • Durchführen der Datenerkundung
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Transformieren von Daten mit Operatoren
  • Übung: Vorverarbeitung von Daten mit Data Wrangler in Microsoft Fabric
  • Modulbewertung
  • Zusammenfassung

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

  • Einleitung
  • Grundlegendes zum Trainieren von Machine Learning-Modellen
  • Trainieren und Verfolgen von Modellen mit MLflow und Experimenten
  • Verwalten von Modellen in Microsoft Fabric
  • Übung – Trainieren und Nachverfolgen eines Modells in Microsoft Fabric
  • Modulbewertung
  • Zusammenfassung

Generieren von Batchvorhersagen mithilfe eines bereitgestellten Modells in Microsoft Fabric

  • Einleitung
  • Anpassen des Modellverhaltens für die Batchbewertung
  • Vorbereiten von Daten vor dem Generieren von Vorhersagen
  • Generieren und Speichern von Vorhersagen in einer Delta-Tabelle
  • Übung – Generieren und Speichern von Batchvorhersagen
  • Modulbewertung
  • Zusammenfassung