Azure Databricks ile Makine Öğrenimi Çözümleri Oluşturma

Makine öğrenimi modellerini yerel bir not defterinden kurumsal düzeyde bulut ortamlarına ölçeklendirmek sağlam bir altyapı gerektirir. Azure Databricks, büyük veri kümelerini işlemek ve makine öğrenimi yaşam döngüsünü kolaylaştırmak için tasarlanmış birleşik, işbirlikçi bir platform sunar. Bu metin tabanlı kurs, temel veri bilimi kavramlarından ölçeklenebilir makine öğrenimi çözümlerini dağıtmaya kadar size rehberlik eder. Databricks ekosistemi içindeki endüstri standardı araçları kullanarak verileri nasıl hazırlayacağınızı, modelleri nasıl eğiteceğinizi ve makine öğrenimi yaşam döngüsünü nasıl yöneteceğinizi öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: * Temel makine öğrenimi kavramlarını ve Azure Databricks çalışma alanı mimarisini anlamak; * PySpark ve modern dataframe API'lerini kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini hazırlamak ve temizlemek; * Spark MLlib ve popüler açık kaynaklı kütüphaneleri kullanarak makine öğrenimi modellerini eğitmek ve ayarlamak; * MLflow entegrasyonunu kullanarak deneyleri, parametreleri ve metrikleri izlemek; * Güvenli işbirliği için Unity Catalog ile model sürümlerini ve yönetimini yönetmek; * Eğitilmiş modelleri gerçek zamanlı veya toplu tahminler için ölçeklenebilir hizmetler olarak dağıtmak. Çekirdek terminolojiyi ve çalışma alanı kurulumunu keşfederek başlayacak, ardından veri mühendisliği, model eğitimi ve modern MLOps uygulamalarına ilerleyeceksiniz. Her kavram, açık yazılı açıklamalar ve pratik kod parçacıkları ile pekiştirilmiştir. Bu kurs, Azure Databricks'e yeni başlayan, geleceğin veri bilimcileri, veri mühendisleri ve geliştiricileri için tasarlanmıştır. Temel Python bilgisi faydalı olsa da, daha önce bulut ölçeğinde makine öğrenimi deneyimi gerekmemektedir. Ölçeklenebilir makine öğrenimi yolculuğunuza başlayın ve Azure Databricks'in temellerinde bugün ustalaşın.