Cargas de Trabalho de Ciência de Dados com Azure Databricks

A ciência de dados moderna exige a capacidade de processar conjuntos de dados massivos que excedem os limites de uma única máquina. A transição de suas análises para a nuvem permite que você aproveite o poder da computação distribuída para resolver problemas complexos em escala. Este curso oferece um caminho claro para entender como o Azure Databricks facilita a ciência de dados colaborativa e o machine learning de alto desempenho. Você aprenderá a navegar no espaço de trabalho, gerenciar clusters e executar experimentos de dados por meio de explicações escritas e exemplos de código práticos. O que você aprenderá: - Entender a arquitetura fundamental do Spark e os conceitos de computação distribuída - Configurar e gerenciar clusters Databricks otimizados para tarefas de ciência de dados - Processar e transformar conjuntos de dados em larga escala usando Spark DataFrames - Construir e avaliar modelos de machine learning usando bibliotecas escaláveis - Rastrear experimentos e gerenciar ciclos de vida de modelos com MLflow - Aplicar princípios do Delta Lake para armazenamento de dados confiável e de alto desempenho O curso começa com terminologia essencial e configuração do ambiente antes de progredir para manipulação de dados, análise exploratória e implantação de modelos. Este programa baseado em texto é projetado para iniciantes que buscam entrar no campo da ciência de dados em nuvem, e nenhuma experiência prévia com Databricks é necessária. Comece a construir soluções de dados escaláveis por meio de leitura estruturada e exercícios escritos.