Fundamentos de Machine Learning con Databricks

Los equipos de datos modernos confían en Databricks para escalar sus pipelines de machine learning, pero comenzar con el machine learning basado en la nube puede resultar abrumador. Este curso simplifica el proceso, guiándote a través de los conceptos esenciales de la ciencia de datos colaborativa. Pasarás de comprender la teoría básica de machine learning a ejecutar flujos de trabajo de extremo a extremo con confianza. A través de explicaciones escritas claras y tutoriales de código paso a paso, aprenderás a preparar datos, entrenar modelos y gestionar todo el ciclo de vida del machine learning. Lo que aprenderás: * Comprender la arquitectura fundamental de Databricks y cómo soporta el machine learning; * Preparar y explorar datos usando Delta Lake y técnicas básicas de ingeniería de características; * Entrenar modelos de machine learning usando bibliotecas populares de Python dentro de notebooks colaborativos; * Rastrear experimentos, parámetros y métricas usando el rastreo integrado de MLflow; * Registrar y gestionar versiones de modelos para flujos de trabajo de despliegue estructurados; * Aplicar conceptos básicos de gobernanza de datos y seguridad a tus activos de machine learning. El curso comienza con definiciones fundamentales de machine learning y plataformas de datos en la nube antes de pasar a la preparación práctica de datos, entrenamiento de modelos y gestión del ciclo de vida. Cada concepto se refuerza con fragmentos de código claros y ejercicios escritos. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, ingenieros de datos y analistas que son nuevos en Databricks, sin requerir experiencia previa en machine learning. Comienza a leer hoy mismo para construir tu base en machine learning colaborativo.