Erstellen von Machine Learning-Lösungen mit Azure Databricks

Die Skalierung von Machine-Learning-Modellen von einem lokalen Notebook auf Cloud-Umgebungen auf Unternehmensniveau erfordert eine robuste Infrastruktur. Azure Databricks bietet eine einheitliche, kollaborative Plattform, die für die Verarbeitung riesiger Datensätze und die Optimierung des Lebenszyklus von Machine Learning entwickelt wurde. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von grundlegenden Data Science-Konzepten zur Bereitstellung skalierbarer Machine-Learning-Lösungen. Sie lernen, wie Sie Daten vorbereiten, Modelle trainieren und den Lebenszyklus des maschinellen Lernens mit branchenüblichen Tools im Databricks-Ökosystem verwalten. Grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und die Azure Databricks-Arbeitsbereichsarchitektur verstehen; Große Datensätze mit PySpark und modernen Dataframe-APIs vorbereiten und bereinigen; Modelle für maschinelles Lernen mit Spark MLlib und gängigen Open-Source-Bibliotheken trainieren und optimieren; Experimente, Parameter und Metriken mit MLflow verfolgen Verwalten Sie Modellversionen und Governance mit Unity Catalog für eine sichere Zusammenarbeit. Stellen Sie trainierte Modelle als skalierbare Services für Echtzeit- oder Batch-Vorhersagen bereit. Sie beginnen mit der Erkundung der Kernterminologie und der Einrichtung des Arbeitsbereichs und gehen dann durch Data Engineering, Modelltraining und moderne MLOps-Praktiken. Jedes Konzept wird mit klaren schriftlichen Erklärungen und praktischen Code-Snippets verstärkt. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists, Data Engineers und Entwickler, die Azure Databricks noch nicht kennen. Es sind keine vorherigen Erfahrungen mit maschinellem Lernen im Cloud-Bereich erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python ist hilfreich. Beginnen Sie Ihre Reise in das skalierbare maschinelle Lernen und meistern Sie noch heute die Grundlagen von Azure Databricks.