Praca z danymi naukowymi w Azure Databricks

Nowoczesna nauka o danych wymaga możliwości przetwarzania ogromnych zbiorów danych, które przekraczają możliwości pojedynczej maszyny. Przeniesienie analiz do chmury pozwala wykorzystać moc obliczeniową rozproszoną do rozwiązywania złożonych problemów na dużą skalę. Ten kurs zapewnia jasną ścieżkę do zrozumienia, w jaki sposób Azure Databricks ułatwia współpracę w zakresie nauki o danych i wysokowydajnego uczenia maszynowego. Nauczysz się poruszać po obszarze roboczym, zarządzać klastrami i przeprowadzać eksperymenty z danymi za pomocą pisemnych wyjaśnień i praktycznych przykładów kodu. Czego się nauczysz: - Zrozumieć podstawową architekturę Spark i koncepcje obliczeń rozproszonych - Konfigurować i zarządzać klastrami Databricks zoptymalizowanymi pod kątem zadań nauki o danych - Przetwarzać i transformować duże zbiory danych za pomocą Spark DataFrames - Budować i oceniać modele uczenia maszynowego przy użyciu skalowalnych bibliotek - Śledzić eksperymenty i zarządzać cyklami życia modeli za pomocą MLflow - Stosować zasady Delta Lake do niezawodnego i wydajnego przechowywania danych Kurs rozpoczyna się od podstawowego słownictwa i konfiguracji środowiska, a następnie przechodzi do manipulacji danymi, analizy eksploracyjnej i wdrażania modeli. Ten program oparty na tekście jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą wejść w dziedzinę chmurowej nauki o danych, i nie wymaga wcześniejszego doświadczenia z Databricks. Zacznij budować skalowalne rozwiązania danych poprzez ustrukturyzowane czytanie i pisemne ćwiczenia.