Microsoft Fabric

Inhalte

• 1. Tag
• Starten mit Data Science in Microsoft Fabric
• Grundlagen des Data-Science-Prozesses verstehen
• Daten mit Microsoft Fabric erkunden und verarbeiten
• Modelle mit Microsoft Fabric trainieren und bewerten
• Erkunden von Daten für Data Science mit Notebooks in Microsoft Fabric
• Notebooks als umfassendes Werkzeug für die Datenexploration nutzen
• Daten für die Exploration laden
• Datenverteilung verstehen
• Auf fehlende Daten in Notebooks überprüfen
• Fortgeschrittene Techniken zur Datenexploration anwenden
• Diagramme in Notebooks visualisieren
• Daten mit Data Wrangler in Microsoft Fabric vorverarbeiten
• Data Wrangler als umfassendes Werkzeug für die Datenvorverarbeitung nutzen
• Datenexploration durchführen
• Fehlende Daten behandeln
• Daten mit Operatoren transformieren
• Trainieren und verfolgen von Machine-Learning-Modellen mit MLflow in Microsoft Fabric
• Modelle in Notebooks trainieren und mit Experimenten in Microsoft Fabric verfolgen
• Modelle in Microsoft Fabric verwalten
• Batch-Vorhersagen mit einem bereitgestellten Modell in Microsoft Fabric generieren
• Machine-Learning-Modelle in Microsoft Fabric speichern und verwenden
• Verhalten des Modells für Batch-Scoring anpassen
• Daten vor der Generierung von Vorhersagen vorbereiten
• Vorhersagen generieren und in einer Delta-Tabelle speichern

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