Fundamentos de aprendizado de máquina com Databricks

As equipes de dados modernas dependem do Databricks para dimensionar seus pipelines de machine learning, mas começar com o machine learning baseado na nuvem pode parecer uma tarefa difícil. Este curso simplifica o processo, orientando você através dos conceitos essenciais da ciência de dados colaborativa. Você passará da compreensão da teoria básica de machine learning para a execução confiável de fluxos de trabalho de ponta a ponta. Através de explicações claras e passo a passo, você aprenderá a preparar dados, treinar modelos e gerenciar todo o ciclo de vida do machine learning. O que você aprenderá: Entenda a arquitetura fundamental do Databricks e como ele suporta o aprendizado de máquina; Prepare e explore dados usando Delta Lake e técnicas básicas de engenharia de recursos; Treine modelos de aprendizado da máquina usando bibliotecas Python populares em notebooks colaborativos; Acompanhe experimentos, parâmetros e métricas usando gráficos de desempenho integrados. Registre e gerencie versões de modelos para fluxos de trabalho de implantação estruturados; Aplique os conceitos básicos de governança e segurança de dados aos seus ativos de machine learning. O curso começa com definições fundamentais de aprendizado de máquina e plataformas de dados em nuvem antes de passar para a preparação prática de dados, treinamento de modelos e gerenciamento de ciclo de vida. Cada conceito é reforçado com trechos de código claros e exercícios escritos. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de datos e analistas que são novos no Databricks, sem experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece a ler hoje mesmo para construir suas bases em machine learning colaborativo.