Creare soluzioni di Machine Learning con Azure Databricks

La scalatura dei modelli di machine learning da un notebook locale ad ambienti cloud di livello enterprise richiede un'infrastruttura robusta. Azure Databricks fornisce una piattaforma unificata e collaborativa progettata per gestire set di dati massivi e ottimizzare il ciclo di vita del machine learning. Questo corso basato su testo ti guida dai concetti fondamentali della data science alla distribuzione di soluzioni di machine learning scalabili. Imparerai come preparare i dati, addestrare i modelli e gestire il ciclo di vita del machine learning utilizzando strumenti standard del settore all'interno dell'ecosistema Databricks. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali del machine learning e l'architettura dello spazio di lavoro di Azure Databricks; Preparare e pulire set di dati su larga scala utilizzando PySpark e le moderne API dataframe; Addestrare e ottimizzare modelli di machine learning utilizzando Spark MLlib e popolari librerie open source; Tracciare esperimenti, parametri e metriche utilizzando l'integrazione MLflow; Gestire le versioni dei modelli e la governance con Unity Catalog per una collaborazione sicura; Distribuire modelli addestrati come servizi scalabili per previsioni in tempo reale o batch. Inizierai esplorando la terminologia di base e la configurazione dello spazio di lavoro, quindi progredirai attraverso l'ingegneria dei dati, l'addestramento dei modelli e le moderne pratiche MLOps. Ogni concetto è rafforzato da chiare spiegazioni scritte e pratici frammenti di codice. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, data engineer e sviluppatori che sono nuovi ad Azure Databricks. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di machine learning su scala cloud, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia oggi il tuo viaggio nel machine learning scalabile e padroneggia gli elementi essenziali di Azure Databricks.