Machine Learning avec Azure Databricks : Construire et déployer des modèles ML

Les organisations d'aujourd'hui exigent des plateformes évolutives pour gérer des ensembles de données massifs et entraîner des modèles d'apprentissage automatique complexes de manière efficace. Azure Databricks fournit un environnement unifié et collaboratif qui comble le fossé entre l'ingénierie des données et la science des données. Ce cours basé sur du texte vous guide des bases absolues de la science des données dans le cloud à la construction et à la gestion de vos propres pipelines d'apprentissage automatique. Vous acquerrez une solide compréhension de la manière de configurer des espaces de travail, de traiter des données à grande échelle et de suivre vos expériences de manière systématique. Ce que vous apprendrez : Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et l'architecture des espaces de travail Azure Databricks ; Préparer et transformer des ensembles de données à grande échelle à l'aide de dataframes Spark ; Entraîner et ajuster des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de bibliothèques open-source populaires ; Suivre les expériences, les métriques et les paramètres à l'aide du suivi MLflow intégré ; Enregistrer, versionner et gérer les modèles pour les préparer au déploiement ; Appliquer des flux de travail modernes pour automatiser et faire évoluer les pipelines d'apprentissage automatique. Le cours commence par la terminologie essentielle du cloud et de la science des données avant de passer à des explications de code pratiques. Vous lirez des explications étape par étape, analyserez des extraits de code du monde réel et réaliserez des exercices écrits conçus pour renforcer votre apprentissage. Ce cours est conçu pour les aspirants scientifiques des données, les ingénieurs des données et les développeurs qui débutent avec Azure Databricks. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique dans le cloud n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python soit utile. Commencez dès aujourd'hui à construire des solutions d'apprentissage automatique évolutives dans le cloud.