Microsoft Fabric 开源项目教程

最新推荐文章于 2025-05-07 00:16:17 发布

宗鲁宽

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Microsoft Fabric 开源项目教程

mslearn-fabric This repository hosts content related to Microsoft Fabric content on Microsoft Learn. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ms/mslearn-fabric

1. 项目介绍

Microsoft Fabric 是一个开源项目，旨在为开发者提供与 Microsoft Fabric 相关的学习资源和教程。该项目托管在 GitHub 上，地址为 https://github.com/MicrosoftLearning/mslearn-fabric.git。Microsoft Fabric 是微软提供的一个数据分析和机器学习平台，旨在帮助用户快速构建和部署数据驱动的解决方案。

该项目的主要内容包括：

教程和指南：提供详细的步骤和说明，帮助用户理解和使用 Microsoft Fabric。
示例代码：包含各种示例代码，展示如何在实际项目中应用 Microsoft Fabric。
最佳实践：提供使用 Microsoft Fabric 的最佳实践和建议。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下工具和环境：

Python 3.x
Git
Visual Studio Code (可选)

2.2 克隆项目

首先，克隆 Microsoft Fabric 项目的代码库到本地：

git clone https://github.com/MicrosoftLearning/mslearn-fabric.git

2.3 安装依赖

进入项目目录并安装所需的依赖：

cd mslearn-fabric
pip install -r requirements.txt

2.4 运行示例代码

项目中包含多个示例代码文件，你可以通过以下命令运行其中一个示例：

python examples/example1.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 数据分析

Microsoft Fabric 提供了强大的数据分析功能，可以帮助用户快速处理和分析大量数据。以下是一个简单的数据分析示例：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
data = data.dropna()

# 数据分析
summary = data.describe()
print(summary)

3.2 机器学习

Microsoft Fabric 还支持机器学习模型的训练和部署。以下是一个简单的机器学习示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)