Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 1-tägigen Seminar „DP-604 Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric (DP-604T00)“ erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Konzepte und Werkzeuge, die für die Umsetzung einer Machine-Learning-Lösung innerhalb der Microsoft Fabric-Plattform erforderlich sind. Ziel ist es, Ihnen die nötigen Kenntnisse zu vermitteln, um Daten effektiv zu verwalten, zu analysieren und aufzubereiten, Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten und daraus zuverlässige Vorhersagen abzuleiten.

Sie erfahren, wie Microsoft Fabric als integrierte Arbeitsumgebung genutzt werden kann, um die Zusammenarbeit zwischen Datenfachleuten zu fördern und einen einfachen Zugriff auf unternehmensweite Daten zu ermöglichen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von Notebooks für explorative Datenanalysen, um verborgene Muster zu erkennen, sowie auf dem Einsatz von Data Wrangler zur Datenvorverarbeitung für den Einsatz in ML-Modellen.

Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie mit MLflow Trainings- und Tracking-Prozesse durchführen und Machine-Learning-Modelle innerhalb von Microsoft Fabric verwalten. Das Seminar zeigt Ihnen außerdem, wie Sie Modelle für Batch-Vorhersagen bereitstellen und die Ergebnisse in Delta-Tabellen speichern können.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Data Scientist

Kurs - Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

  • Vertrautheit mit grundlegenden Datenkonzepten und -begriffen

Seminardauer

  • 1 Tag
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

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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