Introducción a Vertex AI Notebooks para Ciencia de Datos en la Nube

Los notebooks basados en la nube son la piedra angular de la ciencia de datos moderna, ofreciendo recursos de cómputo escalables sin la molestia de la configuración local. Este curso escrito lo guiará a través de la configuración y el uso de Vertex AI Notebooks para optimizar sus experimentos de aprendizaje automático. Pasará de ejecutar experimentos locales a administrar entornos Jupyter seguros y alojados en la nube. Aprenderá a manejar datos, escribir código limpio e integrar principios modernos de MLOps directamente dentro de su espacio de trabajo en la nube. Lo que aprenderá: 1. Comprender las instancias de notebook de Vertex AI y los conceptos básicos de infraestructura en la nube. 2. Configurar y personalizar entornos JupyterLab para cargas de trabajo de ciencia de datos. 3. Administrar la ingesta y el almacenamiento de datos utilizando bibliotecas modernas de dataframes y cubos de almacenamiento en la nube. 4. Aplicar flujos de trabajo básicos de MLOps para versionar y rastrear sus ejecuciones experimentales. 5. Escribir código Python limpio y estructurado, optimizado para recursos de cómputo basados en la nube. Comenzando con la configuración básica del entorno y los conceptos básicos de la nube, las lecciones guiadas por texto lo llevarán a través de la exploración de datos, la creación de prototipos de modelos y las mejores prácticas para la gestión de recursos. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, analistas y desarrolladores nuevos en entornos de desarrollo alojados en la nube, sin requerir experiencia previa en la nube. Comience a leer hoy mismo para elevar su flujo de trabajo de ciencia de datos a la nube.