DP-604 Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric
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Dauer
1 Tag
Standort
Kurssprache englisch
Trainingslösungen Online Live
Daten, KI und Cloud wachsen immer stärker zusammen. Erfolgreiche Projekte setzen auf Plattformen, die Analyse und Machine Learning vereinen und den gesamten Lebenszyklus von Modellen abbilden.
Zentrale Themen
- Integration von Data Science in Microsoft Fabric.
- Modellierung und Training von Machine-Learning-Ansätzen.
- Einsatz moderner Analytics-Architekturen.
- Automatisierte Abläufe von der Datenquelle bis zum Modell.
- Betrieb und Weiterentwicklung von KI-Lösungen.
Voraussetzung
Solide Kenntnisse in Datenanalyse, erste Berührungspunkte mit Machine Learning sowie Verständnis für Cloud-Umgebungen.
Zielgruppe
Technisch orientierte Fachkräfte, die KI-Modelle datenbasiert entwickeln und einsetzen.
Die Verbindung von Analytics und Machine Learning in einer Plattform schafft Transparenz und Effizienz. Damit wird eine fundierte Basis für den professionellen Einsatz von KI in datengetriebenen Szenarien gelegt.
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Kursinhalte
Datenwissenschaft in Microsoft Fabric
- Prozess der Datenwissenschaft verstehen
- Daten mit Microsoft Fabric erforschen und verarbeiten
- Modelle mit Microsoft Fabric trainieren und bewerten
Datenanalyse in Microsoft Fabric
- Notizbücher untersuchen
- Daten für die Analyse bereitstellen
- Analyse der Datenverteilung
- Überprüfung auf fehlende Werte in Notizbüchern
- Anwendung fortgeschrittener Analyseverfahren
- Visualisierung von Diagrammen in Notizbüchern
Data Wrangler in Microsoft Fabric
- Data Wrangler begreifen
- Daten untersuchen
- Fehlende Daten behandeln
- Daten mit Operatoren umwandeln
MLflow in Microsoft Fabric
- Modelle für maschinelles Lernen trainieren
- MLflow zur Modellverfolgung nutzen
- Modelle in Microsoft Fabric verwalten
Batch-Vorhersagen in Microsoft Fabric
- Modellverhalten für Batch Scoring anpassen
- Daten für Vorhersagen vorbereiten
- Vorhersagen in Delta-Tabelle speichern
Warum ist Wissen zu Microsoft Fabric für Data Science aktuell so gefragt?
- Datenplattformen verschmelzen Analytics und KI. Fabric vereint beides, reduziert Tool-Chaos und beschleunigt produktive ML-Projekte spürbar.
Welche konkreten Probleme lassen sich mit Fabric-basierten ML-Lösungen lösen?
- Fragmentierte Daten, langsame Pipelines und fehlende Skalierung werden ersetzt durch integrierte Workflows und schnellere Modellbereitstellung.
Welche Vorkenntnisse sind sinnvoll für einen schnellen Einstieg?
- Grundlagen in Datenanalyse, Python und Machine Learning erleichtern den Zugang und sorgen für direkte Umsetzung in realen Szenarien.
Wie praxisnah ist die Arbeit mit Machine Learning in Fabric?
- Fokus liegt auf echten Use Cases: Datenaufbereitung, Modelltraining und Deployment erfolgen innerhalb einer konsistenten Plattform.
Welche Vorteile bietet Fabric gegenüber klassischen ML-Umgebungen?
- Zentrale Datenhaltung, integrierte Tools und weniger Schnittstellen reduzieren Komplexität und steigern Effizienz im gesamten ML-Lifecycle.
Welche Karrierechancen entstehen durch Fabric-Know-how?
- Gefragt sind Skills, die Daten, KI und Cloud verbinden. Fabric-Kompetenz positioniert klar für moderne Data- und AI-Rollen.
Wie wirkt sich fehlendes ML-Know-how auf Unternehmen aus?
- Unstrukturierte Daten bleiben ungenutzt, Entscheidungen verzögern sich und Wettbewerbsvorteile gehen verloren.
Welche Ergebnisse sind nach der Umsetzung von Fabric-Projekten realistisch?
- Schnellere Insights, produktive ML-Modelle und bessere Entscheidungsgrundlagen durch integrierte Daten- und KI-Prozesse.
