Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric

Szkolenie jest przeznaczone dla osób pracujących z danymi, które chcą poznać podstawy tworzenia rozwiązań data science i machine learning w Microsoft Fabric.

W szczególności kurs sprawdzi się dla:

• Analityków danych – którzy chcą wykorzystywać Microsoft Fabric do eksploracji danych, przygotowywania zbiorów, analizowania rozkładu danych i pracy z przewidywaniami generowanymi przez modele ML.

• Inżynierów danych – którzy chcą lepiej zrozumieć, jak przygotowywać dane na potrzeby uczenia maszynowego, korzystać z Data Wrangler i pracować z wynikami zapisanymi w tabelach Delta.

• Osób rozpoczynających pracę z uczeniem maszynowym w Microsoft Fabric – które chcą przejść przez podstawowy proces: eksploracja danych, przygotowanie danych, trenowanie modelu, ocena oraz generowanie przewidywań.

• Specjalistów pracujących z notebookami – którzy chcą praktycznie wykorzystywać notesy Microsoft Fabric do eksploracji danych i pracy z modelami uczenia maszynowego.

• Osób zainteresowanych MLflow w Microsoft Fabric – które chcą poznać sposób śledzenia eksperymentów, trenowania modeli i zarządzania modelami w środowisku Fabric.

1. Podstawy nauki o danych w Microsoft Fabric – poznasz proces pracy z danymi, trenowania i oceniania modeli w środowisku Microsoft Fabric.

2. Eksploracja danych w notesach – nauczysz się ładować dane, analizować ich rozkład, sprawdzać braki oraz stosować techniki eksploracji danych.

3. Przygotowanie danych z Data Wrangler – dowiesz się, jak wykorzystywać Data Wrangler do eksploracji, obsługi brakujących danych i przekształcania danych za pomocą operatorów.

4. Trenowanie modeli uczenia maszynowego – poznasz, jak uruchamiać eksperymenty ML i trenować modele w Microsoft Fabric.

5. Śledzenie i zarządzanie modelami z MLflow – nauczysz się korzystać z MLflow do śledzenia eksperymentów oraz zarządzania modelami w Microsoft Fabric.

6. Generowanie przewidywań wsadowych – dowiesz się, jak przygotowywać dane, dostosowywać zachowanie modelu i generować predykcje przy użyciu wdrożonego modelu.

7. Zapisywanie wyników w tabeli Delta – poznasz, jak zapisywać wygenerowane przewidywania w tabeli Delta, aby wykorzystać je w dalszej pracy z danymi.

1.Wprowadzenie do nauki o danych w Microsoft Fabric

• • Omówienie procesu nauki o danych
  • Eksplorowanie i przetwarzanie danych za pomocą usługi Microsoft Fabric
  • Trenowanie i ocenianie modeli za pomocą usługi Microsoft Fabric

2.Eksplorowanie danych dotyczących nauki o danych za pomocą notesów w usłudze Microsoft Fabric

• • Eksplorowanie notesów
  • Ładowanie danych do eksploracji
  • Omówienie dystrybucji danych
  • Sprawdzanie brakujących danych w notesach
  • Stosowanie zaawansowanych technik eksploracji danych

3.Wstępne przetwarzanie danych za pomocą narzędzia Data Wrangler w usłudze Microsoft Fabric

• • Omówienie narzędzia Data Wrangler
  • Wykonywanie eksploracji danych
  • Obsługa brakujących danych
  • Przekształcanie danych za pomocą operatorów.

4.Trenowanie i śledzenie modeli uczenia maszynowego za pomocą platformy MLflow w usłudze Microsoft Fabric

• • Informacje na temat trenowania modeli uczenia maszynowego
  • Trenowanie i śledzenie modeli za pomocą biblioteki MLflow i eksperymentów
  • Zarządzanie modelami w usłudze Microsoft Fabric.

5.Generowanie przewidywań wsadowych przy użyciu wdrożonego modelu w usłudze Microsoft Fabric

• • Dostosowywanie zachowania modelu na potrzeby oceniania wsadowego
  • Przygotowywanie danych przed wygenerowaniem przewidywań
  • Generowanie i zapisywanie przewidywań w tabeli delty.

• Znajomość podstawowych pojęć i usług związanych bazami danych i uczeniem maszynowym.

• Znajomość podstaw języków Python i SQL (a przynajmniej jednego z nich).

• Ukończenie ścieżki szkoleniowej DP-900

Dla zwiększenia komfortu pracy oraz efektywności szkolenia zalecamy skorzystanie z dodatkowego ekranu. Brak dodatkowego ekranu nie jest przeciwwskazaniem do udziału w szkoleniu, ale w znaczący sposób wpływa na komfort pracy podczas zajęć
Informacje oraz wymagania dotyczące uczestniczenia w szkoleniach w formule zdalnej dostępne na: https://www.altkomakademia.pl/jak-dzialamy/o-szkoleniach/?distance-learning

* podręcznik w formie elektronicznej dostępny na platformie: https://learn.microsoft.com/pl-pl/training/
* dostęp do portalu słuchacza Altkom Akademii

Metoda szkolenia:

• Wykład (50%) 
• ćwiczenia (50%) 

Główne narzędzia dydaktyczne obejmują prezentacje PowerPoint, demonstracje na środowisku testowym, praktyczne środowiska laboratoryjne i zasoby  Microsoft Learn

Wykład: polski

Materiały: angielski