Databricks, dbutils y fundamentos de MLOps para principiantes

Construir sistemas de machine learning fiables requiere algo más que entrenar modelos; exige una orquestación de flujo de trabajo estructurada y operaciones de datos reproducibles. Este curso le guía a través de las herramientas fundamentales necesarias para automatizar y gestionar flujos de trabajo de machine learning utilizando Databricks y el kit de herramientas dbutils. Leerá explicaciones técnicas claras, explorará ejemplos de código y aprenderá a gestionar el acceso a datos, los parámetros de los notebooks y las canalizaciones de seguimiento de modelos. Lo que aprenderá: - Comprender la terminología, las arquitecturas y las etapas del ciclo de vida fundamentales del machine learning y MLOps - Configurar el almacenamiento del espacio de trabajo, las operaciones de archivos y la gestión de secretos mediante comandos de dbutils - Parametrizar y orquestar trabajos de notebooks de Databricks automatizados - Realizar un seguimiento de experimentos y métricas de machine learning utilizando flujos de trabajo de seguimiento integrados - Aplicar patrones de gestión de modelos estructurados para canalizaciones de ciencia de datos reproducibles - Implementar las mejores prácticas de ingeniería de datos modernas para el despliegue de machine learning El plan de estudios comienza con definiciones esenciales y conceptos de entorno antes de pasar a tutoriales escritos paso a paso sobre comandos de utilidad de datos, parametrización de flujos de trabajo y conceptos básicos de canalizaciones de MLOps. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de datos, científicos de datos y analistas que deseen comprender la automatización de Databricks y los principios de MLOps desde cero sin experiencia previa en la plataforma. Empiece a leer hoy mismo para construir una base sólida en flujos de trabajo de machine learning automatizados.