Machine Learning mit Azure Databricks: Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen

Unternehmen benötigen heute skalierbare Plattformen, um riesige Datensätze zu verarbeiten und komplexe Machine-Learning-Modelle effizient zu trainieren. Azure Databricks bietet eine einheitliche, kollaborative Umgebung, die die Lücke zwischen Data Engineering und Data Science schließt. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den absoluten Grundlagen der Cloud-Datenwissenschaft bis hin zum Aufbau und der Verwaltung Ihrer eigenen Machine-Learning-Pipelines. Sie erhalten ein solides Verständnis dafür, wie Sie Arbeitsbereiche konfigurieren, Daten im großen Maßstab verarbeiten und Ihre Experimente systematisch verfolgen. Grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und die Azure Databricks-Arbeitsbereichsarchitektur verstehen; Große Datensätze mit Spark-Datenrahmen vorbereiten und transformieren; Modelle für maschinelles Lernen mit beliebten Open-Source-Bibliotheken trainieren und optimieren; Experimente, Metriken und Parameter mit integriertem MLflow-Tracking verfolgen; Registrieren, Anwenden moderner Workflows zur Automatisierung und Skalierung von Machine Learning-Pipelines, um die Bereitstellungsbereitschaft zu gewährleisten. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Cloud- und Data-Science-Terminologie, bevor er sich praktischen Code-Walkthroughs widmet. Sie werden Schritt-für-Schritt-Erklärungen durchlesen, Code-Snippets aus der realen Welt analysieren und schriftliche Übungen durchführen, um Ihr Lernen zu verstärken. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists, Data Engineers und Entwickler, die Azure Databricks noch nicht kennen. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Cloud Machine Learning erforderlich, aber grundlegende Kenntnisse in Python sind hilfreich. Erstellen Sie noch heute skalierbare Machine-Learning-Lösungen in der Cloud.