DP-090: Implementing a Machine Learning Solution with Microsoft Azure Databricks

Este curso está diseñado para científicos de datos con experiencia en Python que necesitan aprender a aplicar sus habilidades de ciencia de datos y aprendizaje automático en Azure Databricks

• Introducción a Azure Databricks (7 Unidades)
• Trabajo con datos en Azure Databricks (7 Unidades)
• Preparación de datos para el aprendizaje automático con Azure Databricks (9 Unidades)
• Entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático con Azure Databricks (7 Unidades)
• Uso de MLflow para realizar un seguimiento de los experimentos en Azure Databricks (7 Unidades)
• Administración de modelos de aprendizaje automático en Azure Databricks (7 Unidades)
• Seguimiento de experimentos de Azure Databricks en Azure Machine Learning (8 Unidades)
• Implementación de modelos de Azure Databricks en Azure Machine Learning (8 Unidades)

Módulo 1: Introducción a Azure Databricks

En este módulo, aprenderá a aprovisionar un área de trabajo y un clúster de Azure Databricks y a usarlos para trabajar con datos.

Lecciones

• Introducción a Azure Databricks

• Trabajo con datos en Azure Databricks

Laboratorio: Introducción a Azure Databricks

Laboratorio: Trabajo con datos en Azure Databricks

Tras finalizar este módulo, podrá:

• Aprovisionamiento de un área de trabajo y un clúster de Azure Databricks

• Uso de Azure Databricks para trabajar con datos

Módulo 2: Entrenamiento y evaluación de modelos de Machine Learning

En este módulo, aprenderá a usar Azure Databricks para preparar los datos para el modelado y a entrenar y validar un modelo de Machine Learning.

Lecciones

• Preparación de los datos para el aprendizaje automático

• Entrenamiento de un modelo de Machine Learning

Laboratorio: Entrenamiento de un modelo de Machine Learning

Laboratorio: Preparación de los datos para el aprendizaje automático

Después de completar este módulo, podrá usar Azure Databricks para:

• Preparación de datos para el modelado

• Entrenar y validar un modelo de Machine Learning

Módulo 3: Administración de experimentos y modelos

En este módulo, aprenderá a usar MLflow para realizar un seguimiento de los experimentos que se ejecutan en Azure Databricks y a administrar modelos de Machine Learning.

Lecciones

• Uso de MLflow para realizar un seguimiento de los experimentos

• Administración de modelos

Laboratorio: Uso de MLflow para realizar un seguimiento de los experimentos

Laboratorio: Administración de modelos

Tras finalizar este módulo, podrá:

• Usar MLflow para realizar un seguimiento de los experimentos

• Administración de modelos

Módulo 4: Integración de Azure Databricks y Azure Machine Learning

En este módulo, aprenderá a integrar Azure Databricks con Azure Machine Learning.

Lecciones

• Seguimiento de experimentos con Azure Machine Learning

• Implementar modelos

Laboratorio: Implementación de modelos en Azure Machine Learning

Laboratorio: Ejecución de experimentos en Azure Machine Learning

Tras finalizar este módulo, podrá:

• Ejecutar experimentos de Azure Machine Learning en Azure Databricks Compute

• Implementar en Azure Machine Learning modelos entrenados en Azure Databricks

Antes de participar en este curso, debe tener experiencia en el uso de Python para trabajar con datos y algunos conocimientos relacionados con los conceptos de aprendizaje automático. Antes de participar en este curso, complete la siguiente ruta de aprendizaje en Microsoft Learn:

• Creación de modelos de Machine Learning

• Curso: Inglés
• Labs: Inglés