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DP-604 Implementar la ciencia de datos y el aprendizaje automático para la IA en Microsoft Fabric

Duración: 5 horas

Implementar la ciencia de datos y el aprendizaje automático para la IA en Microsoft Fabric

Investiga el procedimiento de análisis y ciencia de datos y adquiere habilidades para capacitar modelos de aprendizaje automático con el fin de alcanzar la inteligencia artificial en Microsoft Fabric.

Cuando se trata de tomar decisiones fundamentadas dentro de una empresa, la ciencia de datos se convierte en una herramienta invaluable para extraer conocimientos de los datos disponibles. La ciencia de datos, que fusiona principios de matemáticas, estadísticas e ingeniería informática, proporciona la capacidad de generar información significativa a partir de datos.

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Requisitos Previos

Debería estar familiarizado con la terminología y los conceptos de datos básicos.

Modalidad formativa

  • Presencial en Gadesoft: Madrid.
  • Presencial en cliente: En sus instalaciones. Toda la península.
  • Online Direct: Mediante herramientas de videoconferencia (Microsoft Teams), en directo con el instructor. Pantalla compartida, interacción, seguimiento total.

Objetivos

  • Determinar la cantidad óptima de pan en stock para satisfacer la demanda y reducir residuos, empleando análisis de datos y ciencia de datos.
  • Mejorar la estrategia de marketing mediante ofertas personalizadas, basadas en el análisis del comportamiento de los clientes con técnicas de ciencia de datos.
  • Explorar y aplicar el proceso de ciencia de datos, incluyendo el desarrollo de modelos de inteligencia artificial con Microsoft Fabric como plataforma integral.

Contenidos

  • Manual oficial de Microsoft.
  • Laboratorios de prácticas.
  • Opcional: Voucher de certificación.

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

Certificación

TEMARIO

Modulo 1: Introducción a la ciencia de datos de Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Descripción del proceso de ciencia de datos
  • Exploración y procesamiento de datos con Microsft Fabric
  • Entrenamiento y puntuación de modelos con Microsoft Fabric
  • Ejercicio: Exploración de la ciencia de datos en Microsoft Fabric
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 2: Explorar datos sobre la ciencia de datos con cuadernos en Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Exploración de cuadernos
  • Carga de datos para la exploración
  • Descripción de la distribución de datos
  • Comprobación de los datos que faltan en los cuadernos
  • Aplicación de las técnicas avanzadas de exploración de datos
  • Visualización de gráficos en cuadernos
  • Ejercicio: Uso de cuadernos para la exploración de datos en Microsoft Fabric
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 3: Procesamiento previo de datos con Data Wrangler en Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Descripción de Data Wrangler
  • Exploración de los datos
  • Control de datos que faltan
  • Transformación de datos con operadores
  • Ejercicio: Procesamiento previo de datos con Data Wrangler en Microsoft Fabric
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 4: Entrenamiento y seguimiento de modelos de Machine Learning con MLflow en Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Descripción de cómo entrenar modelos de Machine Learning
  • Entrenamiento y seguimiento de modelos con MLflow y experimentos
  • Administración de modelos en Microsoft Fabric
  • Ejercicio: Entrenamiento y seguimiento de un modelo en Microsoft Fabric
  • Prueba de conocimiento
  • Resumen

Modulo 5: Generación de predicciones por lotes mediante un modelo implementado en Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Personalización del comportamiento del modelo para la puntuación por lotes
  • Preparación de datos antes de generar predicciones
  • Generación y guardado de predicciones en una tabla Delta
  • Generación y guardado de predicciones por lotes
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen
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