# DataFabric-Academy/ms-fabric-data-science

> Учебный курс по data science в Microsoft Fabric на примере прогнозирования оттока клиентов FreshMart: лабораторные работы с PySpark, MLflow и архитектурой medallion, с заметками на тайском языке.

- Магнитуда: 0,0 из 10 — Тихо
- Звёзды: 96 всего · +0 звёзд за 2026-09-29 (UTC), к вечеру ≈ 0
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Обучение и подборки · Язык: Jupyter Notebook · Лицензия: MIT · Создан: 2026-09-12 · Последний коммит: 2026-09-16
- GitHub: https://github.com/DataFabric-Academy/ms-fabric-data-science · Сайт: https://learn.microsoft.com/training/paths/implement-data-science-machine-learning-fabric/ · Страница: https://gitnova.dev/r/DataFabric-Academy/ms-fabric-data-science

## Чем пригодится

- Пройти лабораторные работы по построению churn-модели в Microsoft Fabric
- Развернуть локально pipeline и прогнать тесты через pytest без доступа к Fabric
- Изучить связку Lakehouse, MLflow Model Registry и Power BI Direct Lake на учебном кейсе

## Почему он здесь

- Репозиторию 17 дней, а у него уже 96 звёзд.

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 3
- Issues и pull requests: 0
- Наблюдателей: 0
- В среднем за неделю: 0 в день
- Обычный темп: 5 в день
- Последний релиз: v1.0.0 (2026-09-12)

## Звёзды по дням за 30 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-10-05 … 2026-11-03: None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None

## Магнитуда по дням за 14 дней

09-16 4,5, 09-17 0,2, 09-18 0,2, 09-19 0,2, 09-20 0,0, 09-21 0,0, 09-22 0,0, 09-23 0,0, 09-24 0,0, 09-25 0,0, 09-26 0,0, 09-27 0,0, 09-28 0,0, 09-29 0,0

---

Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества.
Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз.
Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории.
Данные на 2026-09-29 00:16 UTC, обновление каждые 30 минут.