Criar soluções de Machine Learning com o Azure Databricks

A expansão de modelos de machine learning de um notebook local para ambientes de nuvem de nível corporativo requer uma infraestrutura robusta. O Azure Databricks fornece uma plataforma colaborativa unificada concebida para lidar com conjuntos de dados massivos e simplificar o ciclo de vida do machine learning. Este curso baseado em texto orienta você desde conceitos fundamentais de ciência de dados até a implantação de soluções escaláveis de machine learning. Você aprenderá a preparar dados, treinar modelos e gerenciar o ciclo de vida do machine learning usando ferramentas padrão do setor no ecossistema do Databricks. O que você aprenderá: compreender os conceitos fundamentais de machine learning e a arquitetura do espaço de trabalho do Azure Databricks; preparar e limpar conjuntos de dados em grande escala usando PySpark e APIs de dataframe modernas; treinar e ajustar modelos de machine learn usando o Spark MLlib e bibliotecas populares de código aberto; acompanhar experimentos, parâmetros e métricas usando o MLflow Gerencie versões e governança de modelos com o Unity Catalog para colaboração segura; Implante modelos treinados como serviços escalonáveis para previsões em tempo real ou em lote. Você começará explorando a terminologia básica e a configuração do espaço de trabalho, depois avançará através da engenharia de dados, treinamento de modelos e práticas modernas de MLOps. Cada conceito é reforçado com explicações claras e fragmentos de código práticos. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de dado e desenvolvedores que são novos no Azure Databricks. Não é necessária experiência prévia em machine learning em escala de nuvem, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece sua jornada no machine learning escalável e domine os conceitos básicos do Azure Databricks hoje mesmo.