Fondamentaux du Machine Learning avec Databricks

Les équipes de données modernes s'appuient sur Databricks pour faire évoluer leurs pipelines de machine learning, mais démarrer avec le machine learning basé sur le cloud peut sembler décourageant. Ce cours simplifie le processus, vous guidant à travers les concepts essentiels de la science des données collaborative. Vous passerez de la compréhension de la théorie de base du machine learning à l'exécution confiante de flux de travail de bout en bout. Grâce à des explications écrites claires et à des démonstrations de code étape par étape, vous apprendrez à préparer les données, à entraîner des modèles et à gérer l'ensemble du cycle de vie du machine learning. Ce que vous apprendrez : Comprendre l'architecture fondamentale de Databricks et comment elle prend en charge le machine learning ; Préparer et explorer les données en utilisant Delta Lake et des techniques de base d'ingénierie des caractéristiques ; Entraîner des modèles de machine learning en utilisant des bibliothèques Python populaires dans des notebooks collaboratifs ; Suivre les expériences, les paramètres et les métriques en utilisant le suivi MLflow intégré ; Enregistrer et gérer les versions des modèles pour des flux de travail de déploiement structurés ; Appliquer les bases de la gouvernance des données et de la sécurité à vos actifs de machine learning. Le cours commence par des définitions fondamentales du machine learning et des plateformes de données cloud avant de passer à la préparation pratique des données, à l'entraînement des modèles et à la gestion du cycle de vie. Chaque concept est renforcé par des extraits de code clairs et des exercices écrits. Ce cours est conçu pour les aspirants scientifiques des données, les ingénieurs de données et les analystes qui débutent avec Databricks, sans expérience préalable en machine learning requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour bâtir votre fondation en machine learning collaboratif.