Инженерное проектирование данных с использованием Copilot в Fabric: практическое руководство

Современная инженерия данных развивается очень быстро, и создание сложных конвейеров преобразования данных с нуля может занять много времени. Этот курс познакомит вас с Copilot в Fabric, ассистентом на базе искусственного интеллекта, предназначенным для оптимизации рабочих процессов с данными и повышения производительности. Вы перейдете от ручного кодирования к интеллектуальному, поддерживаемому искусственным интеллектом, проектированию данных. С помощью четких объяснений и письменных упражнений вы узнаете, как писать эффективные подсказки, которые генерируют чистый код PySpark, отлаживают ошибки и оптимизируют конвейеры данных в вашей среде lakehouse. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры Fabric и того, как Copilot интегрируется с рабочими нагрузками по инженерии данных - Формулируйте точные подсказки для автоматического генерирования, объяснения и документирования кода PySpark - Очистить и преобразовать необработанные наборы данных с помощью операций с ноутбуком, управляемых искусственным интеллектом - Отлаживайте ошибки в коде и оптимизируйте производительность конвейера с помощью интеллектуальных предложений - Применять современные методы инженерии данных, включая базовое профилирование данных и проверку схем Курс начинается с основных понятий облачного инжиниринга данных и роли генеративного искусственного интеллекта в аналитике. Затем вы пройдете пошаговые письменные сценарии, изучая, как использовать Copilot для подготовки, преобразования и оптимизации данных в реальном мире. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, администраторов баз данных и аналитиков данных. Не требуется предыдущий опыт работы с генеративным ИИ или передовыми технологиями обработки данных, хотя полезно иметь базовое понимание концепций данных. Начните читать сегодня, чтобы преобразовать свой рабочий процесс по обработке данных с помощью интеллектуальной помощи искусственного интеллекта.