Cargas de trabajo de ciencia de datos con Azure Databricks

La ciencia de datos moderna requiere la capacidad de procesar conjuntos de datos masivos que exceden los límites de una sola máquina. La transición de sus análisis a la nube le permite aprovechar la potencia de la computación distribuida para resolver problemas complejos a escala. Este curso proporciona un camino claro para comprender cómo Azure Databricks facilita la ciencia de datos colaborativa y el aprendizaje automático de alto rendimiento. Aprenderá a navegar por el espacio de trabajo, administrar clústeres y ejecutar experimentos de datos a través de explicaciones escritas y ejemplos de código prácticos. Lo que aprenderá: - Comprender la arquitectura fundamental de Spark y los conceptos de computación distribuida - Configurar y administrar clústeres de Databricks optimizados para tareas de ciencia de datos - Procesar y transformar conjuntos de datos a gran escala utilizando Spark DataFrames - Crear y evaluar modelos de aprendizaje automático utilizando bibliotecas escalables - Realizar un seguimiento de los experimentos y administrar los ciclos de vida de los modelos con MLflow - Aplicar los principios de Delta Lake para un almacenamiento de datos confiable y de alto rendimiento El curso comienza con la terminología esencial y la configuración del entorno antes de pasar a la manipulación de datos, el análisis exploratorio y la implementación de modelos. Este programa basado en texto está diseñado para principiantes que buscan ingresar al campo de la ciencia de datos en la nube, y no se requiere experiencia previa con Databricks. Comience a crear soluciones de datos escalables a través de lectura estructurada y ejercicios escritos.