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DP-604 Implement a data science and machine learning solution for AI with Microsoft Fabric

Machine Learning und Datenwissenschaft bilden das Herzstück moderner KI-Anwendungen. Wer beides in einer einheitlichen Plattform kombiniert, verkürzt Entwicklungszyklen und bringt Modelle schneller in den produktiven Betrieb.

Zentrale Themen

  • Datenwissenschaftliche Workflows in Microsoft Fabric aufbauen und steuern.
  • ML-Modelle von Grund auf konzipieren, trainieren und evaluieren.
  • Analytics-Architekturen gezielt für KI-Szenarien konfigurieren.
  • Datenpipelines end-to-end automatisieren – von der Quelle bis zur Vorhersage.
  • KI-Lösungen nachhaltig betreiben, überwachen und weiterentwickeln.

Voraussetzung
Grundkenntnisse in Datenanalyse und Machine Learning werden vorausgesetzt. Ein Verständnis für Cloud-Architekturen erleichtert den Einstieg zusätzlich.

Zielgruppe
Wer in seiner täglichen Arbeit mit Daten und KI-Projekten zu tun hat und diese kompetent mit Microsoft Fabric umsetzen möchte, ist hier richtig.

Microsoft Fabric vereint alle nötigen Tools in einer konsistenten Umgebung. Du baust praxisnah, was du direkt im Arbeitsalltag einsetzen kannst.

Kursinhalte
  • Den Data-Science-Prozess kennenlernen und anwenden.
  • Daten in Fabric erkunden und gezielt verarbeiten.
  • Machine-Learning-Modelle in Fabric trainieren und evaluieren.
  • Aufbau und Funktion von Notebooks verstehen.
  • Datensätze aufbereiten und für die Analyse vorbereiten.
  • Statistische Verteilungen in Datensätzen untersuchen.
  • Fehlende Werte erkennen und in Notebooks behandeln.
  • Komplexere Analysemethoden gezielt einsetzen.
  • Daten in Notebooks grafisch darstellen und interpretieren.
  • Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten des Data Wranglers.
  • Rohdaten analysieren und bewerten.
  • Lücken in Datensätzen erkennen und schließen.
  • Transformationsoperatoren gezielt auf Daten anwenden.
  • ML-Modelle schrittweise aufbauen und trainieren.
  • Modell-Experimente mit MLflow systematisch nachverfolgen.
  • Trainierte Modelle im Fabric-Ökosystem speichern und verwalten.
  • ML-Modelle für den Batch-Scoring-Einsatz konfigurieren.
  • Eingabedaten strukturieren und für Predictions aufbereiten.
  • Prognoseergebnisse in einer Delta-Tabelle persistieren.

Häufig gestellte Fragen

  • Analytics und KI wachsen in modernen Plattformen zusammen. Microsoft Fabric fasst beides unter einem Dach und macht ML-Projekte deutlich effizienter.
  • Zersplitterte Daten, träge Pipelines und fehlende Skalierbarkeit werden durch integrierte Workflows und schnellere Modellbereitstellung ersetzt.
  • Wer Python, Datenanalyse und Machine-Learning-Grundlagen kennt, kann schnell in reale Szenarien einsteigen und das Gelernte direkt anwenden.
  • Der Schwerpunkt liegt auf echten Projekten: Datenaufbereitung, Modelltraining und Deployment finden innerhalb einer einzigen, konsistenten Plattform statt.
  • Einheitliche Datenhaltung, nahtlose Tool-Integration und weniger Schnittstellenprobleme sorgen für mehr Effizienz über den gesamten ML-Lifecycle hinweg.
  • Die Kombination aus Daten-, KI- und Cloud-Kompetenzen ist gefragt. Wer Fabric beherrscht, ist für moderne Data- und AI-Rollen klar positioniert.
  • Ungenutztes Datenpotenzial, verzögerte Entscheidungsprozesse und der Verlust von Wettbewerbsvorteilen sind typische Konsequenzen fehlender ML-Kompetenz.
  • Bessere Entscheidungsgrundlagen, produktive ML-Modelle und schnellere Erkenntnisse – ermöglicht durch integrierte Daten- und KI-Workflows auf einer Plattform.

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