Gestión de datos en Azure Machine Learning

Para crear modelos de aprendizaje automático exitosos, sus datos deben ser accesibles, organizados y seguros. Este curso basado en texto lo guiará a través de los pasos fundamentales para conectar y administrar sus fuentes de datos dentro del entorno de Azure Machine Learning. Pasará de manejar manualmente archivos de datos sin procesar a establecer flujos de trabajo de datos robustos y automatizados. Al final de este curso, podrá configurar de manera confiable conexiones seguras a varios sistemas de almacenamiento en la nube y preparar sus conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de almacenamiento en la nube y la arquitectura de Azure Machine Learning. - Configurar almacenes de datos seguros para conectar su espacio de trabajo a recursos de almacenamiento en la nube. - Crear y versionar activos de datos para garantizar la reproducibilidad en sus experimentos de aprendizaje automático. - Aplicar las mejores prácticas de seguridad modernas, incluidas las identidades administradas y el acceso sin credenciales. - Practicar el registro y la recuperación de conjuntos de datos utilizando fragmentos de código de Python. - Optimizar el rendimiento de carga de datos para trabajos de entrenamiento a gran escala. Comenzará dominando la terminología esencial y los conceptos básicos de la nube antes de pasar a la configuración práctica. A través de explicaciones escritas claras y recorridos de código estructurados, aprenderá a registrar almacenes de datos y administrar activos de datos paso a paso. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de la nube y desarrolladores que son nuevos en Azure Machine Learning. No se requiere experiencia previa en administración de la nube, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comience a crear flujos de trabajo de datos seguros y reproducibles para sus proyectos de aprendizaje automático hoy mismo.