Construcción de Soluciones de Machine Learning con Azure Databricks

Escalar modelos de machine learning desde un notebook local a entornos de nube de nivel empresarial requiere una infraestructura robusta. Azure Databricks proporciona una plataforma unificada y colaborativa diseñada para manejar conjuntos de datos masivos y optimizar el ciclo de vida del machine learning. Este curso basado en texto lo guía desde los conceptos fundamentales de ciencia de datos hasta el despliegue de soluciones de machine learning escalables. Aprenderá a preparar datos, entrenar modelos y gestionar el ciclo de vida del machine learning utilizando herramientas estándar de la industria dentro del ecosistema Databricks. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales de machine learning y la arquitectura del espacio de trabajo de Azure Databricks; * Preparar y limpiar conjuntos de datos a gran escala utilizando PySpark y APIs modernas de dataframes; * Entrenar y ajustar modelos de machine learning utilizando Spark MLlib y bibliotecas populares de código abierto; * Rastrear experimentos, parámetros y métricas utilizando la integración de MLflow; * Gestionar versiones de modelos y gobernanza con Unity Catalog para una colaboración segura; * Desplegar modelos entrenados como servicios escalables para predicciones en tiempo real o por lotes. Comenzará explorando la terminología central y la configuración del espacio de trabajo, luego progresará a través de la ingeniería de datos, el entrenamiento de modelos y las prácticas modernas de MLOps. Cada concepto se refuerza con explicaciones escritas claras y fragmentos de código prácticos. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores que son nuevos en Azure Databricks. No se requiere experiencia previa en machine learning a escala en la nube, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comience su viaje hacia el machine learning escalable y domine lo esencial de Azure Databricks hoy mismo.