Ein Abwanderungsmodell, das nach 20 Stunden auf dem Laptop am RAM-Limit scheitert – kein Einzelfall, denn Geschäftsdaten sind lokaler Hardware längst entwachsen. Diese Folge zeigt, wie Microsoft Fabric Notebooks das Training direkt zu den Lakehouse-Daten bringen: keine Exporte, kein CSV-Chaos, Python oder R in der Cloud.Das erfahren Sie:Warum lokale Rechner bei Multi-Terabyte-Datensätzen an CPU, RAM und Festplatten-I/O scheitern – und Sampling wertvolle Muster kostetDirekter Lakehouse-Zugriff: Spark führt Joins, Filter und Aggregationen dort aus, wo die Daten liegenFeature Engineering im großen Maßstab: schlanke statt aufgeblähte Feature-Sets, hohe Kardinalität und zeitliche Muster, Featuretools auf SparkModellauswahl: XGBoost, LightGBM, logistische Regression oder Deep Learning – mehrere Läufe auf denselben Daten vergleichenEchtzeit-Monitoring, Checkpoints, Versionierung und verteilte Evaluierung, ohne dass Daten das Lakehouse verlassenFür Data Scientists, Data Engineers und Analytics-Teams, die KI-Modelle auf großen Unternehmensdaten trainieren wollen.Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Video ansehen: https://youtu.be/RftSe9exzDc🎧 Mehr Folgen: https://www.m365.fm🎤 M365Con – kostenlose Microsoft-Online-Konferenz: https://m365con.net💼 Mirko Peters auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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