Echtzeitanalysen und Data Science mit Microsoft Fabric

SCHULUNG DP-603 & DP-604

Intensivkurs

2 Tage • 16 UE

Dieser praxisorientierte Intensivkurs bringt Sie auf das nächste Level der Echtzeit-Datenanalyse und Data Science! In zwei intensiven Tagen lernen Sie, wie Sie mit Microsoft Fabric Echtzeit-Datenströme verarbeiten und innovative Machine Learning-Modelle entwickeln können. Dieser Kurs ist ideal für Datenprofis, die Einblicke in die Welt der Echtzeitanalysen und künstlichen Intelligenz erhalten und sofort umsetzbare Skills erwerben möchten.


Seminarziel

In diesem Training lernen Sie:
Echtzeit-Datenanalyse in Aktion: Sie lernen, wie Sie Streaming-Daten in Echtzeit verarbeiten, analysieren und visualisieren.
Data Science: Erfahren Sie, wie Sie maschinelles Lernen für Vorhersagen und Analysen einsetzen können und wie Sie MLflow für die Modellüberwachung nutzen.

Hands-on Training: Im Training arbeiten wir an realitätsnahen Beispielen und entwickeln Datenwissenschaftsmodelle, die direkt in Ihrem Unternehmen Anwendung finden können.


Seminarinhalt

Real-Time Analytics in Microsoft Fabric

  • Verständnis der Tabellenstruktur in der KQL-Datenbank
  • KQL-Grundlagen zum Schreiben von Abfragen

Eventstreams in Microsoft Fabric

  • Hauptkomponenten und Einrichtung von Eventstreams
  • Daten-Routing innerhalb von Eventstreams

Datenabfragen in KQL

  • KQL-Grundlagen und Abfragemethoden
  • Erweiterte Analyse- und Abfragefunktionen

Data Science mit Microsoft Fabric

  • Verständnis des Data Science-Prozesses
  • Erforschung und Verarbeitung von Daten mit Fabric
  • Modelltraining und -bewertung
  • Grundlagen von Notebooks und Datenexploration
  • Analyse von Datenverteilungen und Visualisierung
  • Datenverarbeitung mit Data Wrangler
  • Definition und Umgang mit fehlenden Daten
  • Datentransformation durch Operatoren

Modelltraining und -verfolgung mit MLflow

  • Modellverwaltung und Tracking

Batchvorhersagen

  • Erstellung, Scoring und Generierung von Vorhersagen

Teilnehmerkreis


Inklusiv-Leistungen



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