Training Microsoft Fabric data science met SynapseML en Spark Notebooks

Microsoft Fabric is een geavanceerd data platform dat je in staat stelt om een volledig schaalbaar machine learning proces in te richten. Van het selecteren en voorbereiden van data met pipelines, het verkennen van data met Notebooks, tot het creëren van machine learning modellen met SynapseML of PySpark/Python en het inzichtelijk maken van resultaten met Power BI.

Microsoft Fabric voegt hier nog meer waarde aan toe door middel van geavanceerde data management functies en mogelijkheden voor gegevenskwaliteit, waardoor je kunt vertrouwen op de consistentie, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van data.

Wat ga je leren?

Tijdens de training Microsoft Fabric data science met Synapse en Notebooks maak je kennis met de volledige end-to-end oplossingen van Microsoft Fabric. Vervolgens leer je hoe je onder andere Spark notebooks, pipelines en SynapseML kunt inzetten voor geavanceerde data processing, analytics, en machine learning taken.

We werken tijdens de training een machine learning proces uit op basis van bestaande modellen in SynapseML.

Tot slot maak je kennis met real time analytics en de Data Activator en leer je best practices voor het beheren en delen van data binnen de Fabric omgeving en hoe je effectief kunt samenwerken.

Bedrijfstraining Microsoft Fabric

Wil je samen met je team Microsoft Fabric gaan inzetten voor het inrichten van een data science project? Wij kunnen de training helemaal aanpassen aan jouw specifieke leerwensen, behoefte en praktijksituatie, met je eigen data; hierdoor kun je maximaal rendement uit deze training halen.

Tijdens de Training Microsoft Fabric data science met SynapseML en Spark Notebooks komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie tot Microsoft Fabric en OneLake
• • Basisfilosofie van Fabric
  • Overzicht end-to-end platform
  • Overview en integratie van onderdelen
  • Workspace structuur
• Werken met gegevensstromen
• • Concepten van data-pipelines
  • Ontwerpprincipes en best practices voor efficiënte pipelines
  • Monitoring van pipelines
• Beheren van Data Storage en Data Management in OneLake
• • Dataopslag in OneLake
  • Data management functies
• Data science met SynapseML en Spark Notebooks
• • Introductie SynapseML
  • Notebooks opzetten en configureren
  • • Data laden in Notebooks
    • Spark code toepassen in Notebooks (Python, SQL)
    • Uitvoeren van Notebooks
    • Visualiseren in Notebooks
    • Samenwerken en delen in Notebooks
  • Koppelen van een Lakehouse
  • Spark Job Definition
• Synapse Data Science
• • Verkennen en voorbereiden van data
  • Machine learning modellen toepassen in Spark Notebooks met PySpark
  • Machine learning pipelines en modellen in SynapseML
  • Inzichten verwerven met Power BI
  • Machine learning modellen beheren in Microsoft Fabric
• Real-time analytics
• Introductie Data activator
• Data sharing en samenwerking
• • Mogelijkheden voor data sharing en samenwerking binnen OneLake
  • Beveiligen van data in Fabric
• Best practices
• • Geavanceerde tips en trucs voor effectief beheer en gebruik van Data Factory, met een focus op optimalisatie en prestatieverbetering
• Business case: uitwerken van een compleet scenario met de focus op machine learning met SynapseML en Spark Notebooks en Python