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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.
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.
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