Descripción del curso

Azure Databricks es una plataforma con escalado en la nube para el análisis de datos y el aprendizaje automático. En este curso de un día, aprenderá a usar Azure Databricks para explorar, preparar y modelar datos, así como para integrar procesos de aprendizaje automático de Databricks con Azure Machine Learning.

Perfil del Público

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

Elementos de esta colección

• 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)

Esquema del curso

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

Requisitos previos

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

Idioma

• Curso: Inglés
• Labs: Inglés