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

Szkolenie przeznaczone jest dla:

•            Analityków danych

•            Inżynierów danych

1. Podstawy uczenia maszynowego w Microsoft Fabric – Nauczysz się uruchamiać eksperymenty uczenia maszynowego w MS Fabric.

   2.           Praktyczna nauka – Poprzez laboratoria zdobędziesz doświadczenie, które łatwo przełożysz na realne zadania w pracy.

   3.           Zarządzanie modelami ML  w MS Fabric – Zdobędziesz wiedzę, jak działa  MLflow w MS Fabric.

   4.           Zrozumienie usługi Data Wrangler  – Nauczysz się przygotowywać dane na potrzeby uczenia maszynowego.

   5.           Korzystanie z notebooków – Poznasz w praktyce eksplorację danych z użyciem uczenia maszynowego w MS Fabric.

    

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

* 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