Azure Databricksによる機械学習：MLモデルの構築とデプロイ

今日の組織では、膨大なデータセットを処理し、複雑な機械学習モデルを効率的にトレーニングするために、スケーラブルなプラットフォームが求められています。Azure Databricksは、データエンジニアリングとデータサイエンスのギャップを埋める、統合されたコラボレーション環境を提供します。このテキストベースのコースでは、クラウドデータサイエンスの基礎から、独自の機械学習パイプラインの構築と管理までをガイドします。ワークスペースの構成方法、大規模なデータ処理方法、実験の体系的な追跡方法について確かな理解を得ることができます。学習内容：機械学習の基礎概念とAzure Databricksのワークスペースアーキテクチャの理解、Sparkデータフレームを使用した大規模データセットの準備と変換、一般的なオープンソースライブラリを使用した機械学習モデルのトレーニングとチューニング、統合されたMLflowトラッキングを使用した実験、メトリクス、パラメータの追跡、デプロイに向けたモデルの登録、バージョン管理、管理、機械学習パイプラインを自動化およびスケールするための最新ワークフローの適用。本コースは、クラウドとデータサイエンスの重要な用語から始まり、実践的なコードウォークスルーへと進みます。ステップバイステップの解説を読み、実際のコードスニペットを分析し、学習内容を定着させるための演習を完了します。本コースは、Azure Databricksの初心者であるデータサイエンティスト、データエンジニア、開発者を目指す方を対象としています。クラウド機械学習の経験は不要ですが、Pythonの基本的な知識があると役立ちます。今日からクラウド上でスケーラブルな機械学習ソリューションの構築を始めましょう。