Databricks Machine Learning in Azione

Scalare i modelli di machine learning da un ambiente locale a una produzione di livello enterprise richiede strumenti potenti e un flusso di lavoro strutturato. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali della data science su scala cloud usando Databricks, permettendoti di gestire l'intero ciclo di vita del machine learning con fiducia. Passerai dalla comprensione dei concetti fondamentali del calcolo distribuito alla costruzione, tracciatura e distribuzione di modelli pronti per la produzione. Attraverso chiare spiegazioni scritte, walkthrough di codice strutturati ed esercizi concettuali, padroneggerai i flussi di lavoro pratici utilizzati dai data scientist per risolvere problemi del mondo reale su larga scala. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale di Databricks, PySpark e del machine learning distribuito. - Preparare e pulire dataset su larga scala usando le moderne Spark DataFrame APIs. - Costruire e addestrare modelli di machine learning usando Spark MLlib e integrare popolari librerie single-node. - Tracciare esperimenti, parametri e metriche usando MLflow per garantire la riproducibilità. - Registrare, versionare e distribuire modelli a endpoint di produzione per il serving in tempo reale. - Applicare moderne pratiche MLOps, inclusi feature store e automazione di pipeline di base. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la configurazione prima di procedere sistematicamente attraverso la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli, il tracciamento degli esperimenti e le strategie di deployment. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, data engineer e sviluppatori che sono nuovi a Databricks e desiderano costruire soluzioni di machine learning scalabili. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con il calcolo distribuito, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia a leggere oggi per padroneggiare i flussi di lavoro di machine learning scalabili su Databricks.