آموزش علم داده با پارچه مایکروسافت - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

ساخت راه حل های علوم داده در پارچه مایکروسافت Crafting Data Science Solutions in Microsoft Fabric

• ساخت راه حل های علوم داده در پارچه مایکروسافت Crafting Data Science Solutions in Microsoft Fabric

• مزایا و چالش های استفاده از پارچه برای علوم داده Benefits and Challenges of Using Fabric for Data Science

• مراحل کلیدی در چرخه علوم داده با پارچه Key Steps in the Data Science Lifecycle with Fabric

• مقایسه پارچه با سایر سیستم عامل های علوم داده Comparing Fabric with Other Data Science Platforms

• شناسایی موارد استفاده ایده آل برای پارچه مایکروسافت Identifying Ideal Use Cases for Microsoft Fabric

• نسخه ی نمایشی: تنظیم محیط پارچه MS Demo: Setting MS Fabric Environment

ایجاد گردش کار علوم داده در پارچه مایکروسافت Building Data Science Workflows in Microsoft Fabric

• تهیه و تبدیل داده ها برای یادگیری ماشین در پارچه Preparing and Transforming Data for Machine Learning in Fabric

• مدل های آموزشی: مقایسه رویکردهای دستی و خودکار Training Models: A Comparison of Manual and Automated Approaches

• نظارت و مدیریت مدل ها با ردیابی آزمایش Monitoring and Managing Models with Experiment Tracking

• پیش بینی های دسته ای با عملکرد پیش بینی پارچه Running Batch Predictions with Fabric’s PREDICT Function

• محاسبات توزیع شده برای یادگیری ماشین در پارچه Distributed Computing for Machine Learning in Fabric

ترکیب هوش مصنوعی با هوش تجاری در پارچه مایکروسافت Combining AI with Business Intelligence in Microsoft Fabric

• استفاده از پیوندهای معنایی برای اتصال منابع داده Leveraging Semantic Links to Connect Data Sources

• ادغام ابزارهای Azure AI در گردش کار پارچه Integrating Azure AI Tools into Fabric Workflows

• کسب بینش از داده ها با تکنیک های AI محور Deriving Insights from Data with AI-driven Techniques

• انجام NLP و تجزیه و تحلیل متن با پارچه Performing NLP and Text Analytics with Fabric

• درک مهارتهای AI پارچه مایکروسافت Understanding Microsoft Fabric AI Skills

حفظ و مدیریت علوم داده در پارچه مایکروسافت Sustaining and Managing Data Science in Microsoft Fabric

• اطمینان از تکرارپذیری با ردیابی Lineage Ensuring Reproducibility with Lineage Tracking

• ساختن یک برنامه بازیابی فاجعه انعطاف پذیر برای پروژه های ML Building a Resilient Disaster Recovery Plan for ML Projects

• مدیریت امنیت و کنترل دسترسی برای دارایی های یادگیری ماشین Managing Security and Access Control for Machine Learning Assets

• انطباق و بهترین روشهای امنیتی در پارچه Compliance and Security Best Practices in Fabric

• راه اندازی عملی برای نقش ها ، مجوزها و ردیابی نسب Practical Setup for Roles, Permissions, and Lineage Tracking