2025 AI Tour Seoul – Theatre Session

Microsoft Fabric을 이용한 한국 기후 데이터 예측 분석

- Copilot의 코드 제안

 

2025 AI Tour Seoul (2025-03-26, aT 센터, 서울)에서 ‘Microsoft Fabric을 이용한 한국 기후 데이터 예측 분석’ 주제로 Theatre Session을 진행했습니다. 약 40여명 정도 참석하셨는데, Microsoft Fabric의 좋은 기능을 소개하기에는 데모 위주의 15분간 세션이라 빠듯하였습니다.

 

Notebook에서 Copilot 데모를 보여드렸는데, 세션에서 질문 중의 하나로 Copilot이 예측을 다 수행해주는 것이냐고 하셔서 Notebook Copilot을 간략히 정리해보겠습니다.

현재는 Copilot은 코드를 제안해주며, 코드를 실행해주지는 않으며 예측 결과까지 반환하지는 않습니다. 필요하다면 패키지를 설치해야 하고, 코드를 일부 수정해야 합니다.

향후에는 수행까지 직접 해주지 않을까 생각해봅니다.

 

일단 Copilot 경험을 Notebook에서 수행하려면, F64용량의 작업 영역이 필요하며 관련 패키지를 먼저 설치해야 합니다. Copilot은 채팅 패널이나 코드 매직(%%code)을 이용할 수 있습니다.

여기서는 Python 3.11환경을 이용합니다. 레이크하우스 테이블의 데이터를 읽어서 df_rain 데이터 프레임에 할당합니다.

 

간단하게 df_rain의 ‘날짜’ 컬럼을 내림차순으로 정렬해서 Top 10개의 결과를 보여달라고 요청합니다.

“df_rain를 '날짜' 컬럼을 내림차순으로 정렬해서 Top 10개의 결과를 보여주세요”

정렬하고 10개를 표시하는 코드를 제안합니다.

채팅 패널에서도 동일한 결과의 코드를 제안합니다.

 

 “df_rain에서 Region이 2일때 평균 value 값은 얼마인가요?” 라고 값을 직접 요청합니다.

평균값을 구하는 코드를 제안합니다.

 

RandomForest, Prophet 알고리즘을 비교해서 예측 알고리즘을 추천해달라고 요청합니다.

“df_rain에 대해 RandomForest, Prophet 알고리즘 중에서 MAE가 낮은 알고리즘을 알려주세요.”

알고리즘별 MAE를 계산하는 코드를 제안합니다.

 

‘df_rain를 이용하여 Region이 12,15인 경우 Prophet 알고리즘을 이용하여 2024~2030년까지 시계열 예측을 수행하고, 그 결과를 보여주세요.’ 라고 요청합니다.

예측을 수행하는 코드를 제안해줍니다.

 

Copilot은 F64용량을 구매하실 때 많은 옵션 중의 하나이며, Notebook 등 Copilot 경험때문에 F64용량을 구매하는 것은 무리가 있어 보입니다.

Microsoft Fabric의 Notebook에서 Copilot의 코드 제안을 간략히 확인해보았습니다.