บทนำ

ลองจินตนาการว่าคุณกําลังทํางานกับซูเปอร์มาร์เก็ตและคุณต้องการทราบว่าคุณต้องมีขนมปังจํานวนเท่าใดในทุกสัปดาห์เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าในขณะที่ยังหลีกเลี่ยงของเสียจากอาหาร

หรือคุณอาจต้องการวิเคราะห์ลูกค้าของคุณเพื่อทําความเข้าใจวิธีการกําหนดเป้าหมายลูกค้าให้ดีที่สุดด้วยข้อเสนอส่วนบุคคล

เมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการตัดสินใจที่มีข้อมูลภายในองค์กร คุณสามารถใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่คุณมีได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูล คือการผสมผสานกันของคณิตศาสตร์ สถิติ และวิศวกรรมคอมพิวเตอร์

เมื่อคุณดําเนินการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและระบุ รูปแบบที่ซับซ้อน ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายสําหรับองค์กรของคุณ คุณสามารถใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างแบบจําลอง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ครอบคลุมรูปแบบที่ซับซ้อนที่คุณพบในข้อมูลของคุณ วิธีการทั่วไปคือการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อฝึกแบบจําลอง การเรียนรู้ของเครื่อง โดยใช้ไลบรารีเช่น scikit-learn ใน Python เพื่อให้บรรลุ AI

การใช้โครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่ต้นจนจบอาจเป็นความท้าทาย Microsoft Fabric มีพื้นที่ทํางานหนึ่งแห่งเพื่อจัดการโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบ end-to-end

ในโมดูลนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วไป นอกจากนี้ คุณสํารวจว่าคุณลักษณะใดของ Microsoft Fabric ที่คุณสามารถใช้สําหรับแต่ละส่วนของกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้