Verstehen von Copilot für Data Engineering und Data Science

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Copilot für Data Engineering und Data Science in Microsoft Fabric ist ein KI-basierter Assistent, der allgemeine Datentechnik- und Data Science-Aufgaben unterstützt. Sie bietet kontextbezogene Codevorschläge und Natürliche Sprachantworten für Aufgaben in den Bereichen Datentechnik und Data Science. Sie ist direkt in einem Notizbuch verfügbar, sodass Sie mit Ihren Daten und Code interagieren können.

Wichtige Begriffe

Die folgenden grundlegenden Konzepte beschreiben, wie Copilot für Data Engineering und Data Science funktioniert.

Ki-gestützte Codegenerierung ermöglicht es Ihnen, Ihre Datenintegrationsanforderungen in natürlicher Sprache zu beschreiben, z. B. "Laden von Umsatzdaten aus CSV und Filtern für das letzte Quartal". Copilot generiert dann den erforderlichen Code und die erforderlichen Schritte, wodurch die zeitverwendete Suche nach Syntax- oder Problembehandlungsfehlern reduziert wird. Dies ist besonders hilfreich für Benutzer, die sich schwer tun, sich an komplexe Pandas- oder Spark-Befehle zu erinnern.

Mit codeerklären kann Copilot klären, was ein Codeblock tut, wodurch komplexe Abfragen oder unbekannte Skripts einfacher zu verstehen sind. Wenn Sie z. B. auf eine mehrstufige Datentransformation stoßen und sich nicht sicher sind, wie sie funktioniert, bietet Copilot eine Einfache Sprachzusammenfassung, die Ihnen hilft, Fehler zu lernen und zu vermeiden.

Mithilfe der Visualisierung können Sie Diagramme und Grafiken aus Ihren Daten erstellen. Wenn Sie nicht sicher sind, wie Sie Trends darstellen oder Kategorien vergleichen können, bitten Sie Copilot, Ihr Dataset zu visualisieren. Dieses Feature hilft Benutzern, die es schwierig finden, die richtige Visualisierung auszuwählen oder Code zu zeichnen, wodurch die Datensuche intuitiver wird. Inline Code-Vervollständigung bietet Vorschläge in Echtzeit, während Sie in eine Notebook-Zelle tippen, ohne das Chat-Fenster zu öffnen. Das Hinzufügen eines Kommentars über dem Code hilft, die Richtung der Vorschläge zu lenken. Dies ergänzt den chatbasierten Assistenten für eine dynamischere, kontinuierliche Codeerstellung.

Data Science

Für Datenwissenschaftler, die an maschinellem Lernen arbeiten, hilft Copilot beim Aufbau und Trainieren von Modellen. Wenn Sie mit maschinellem Lernen noch nicht sicher sind, wie Sie beginnen können, bitten Sie Copilot, Code für Aufgaben wie das Aufteilen von Daten, das Trainieren eines Regressionsmodells und die Auswertung von Ergebnissen zu generieren. Dadurch wird die Einstiegsbarriere verringert und Sie können sich auf Geschäftsprobleme statt auf technische Details konzentrieren.

Durch die Verwendung dieser Features können Sie häufige Herausforderungen wie mangelnde Codierungserfahrung, Schwierigkeiten beim Verständnis komplexer Logik und Unsicherheiten hinsichtlich bewährter Methoden überwinden. Copilot ermöglicht Es Ihnen, intelligenter zu arbeiten, schneller zu lernen und Erkenntnisse effizienter zu liefern.

Hier ist ein Beispiel für die Interaktion mit Copilot im Notizbuch:

Screenshot des Copilot in einem Fabric-Notizbuch.

In einem späteren Modul werden wir dieses Thema ausführlicher untersuchen.

Vorteile

Mithilfe von Copilot für Data Engineering und Data Science können Sie allgemeine Aufgaben ausführen, einige Fehler reduzieren und sich auf die Ableitung von Erkenntnissen und das Erstellen von Modellen aus Ihren Daten konzentrieren. Hier sind einige Bereiche, in denen es hilfreich sein kann:

  • Effizienz: Automatisiert sich wiederholende Aufgaben.
  • Barrierefreiheit: Unterstützt Benutzer, indem Interaktionen in natürlicher Sprache aktiviert werden.
  • Genauigkeit: Stellt kontextbasierte Vorschläge bereit, die an der Datenstruktur ausgerichtet sind.
  • Zusammenarbeit: Kann bei der Dokumentation und beim Teilen von Ergebnissen helfen.