Machine Learning con Azure Databricks: Construye y Despliega Modelos de ML

Las organizaciones de hoy en día requieren plataformas escalables para manejar conjuntos de datos masivos y entrenar modelos complejos de machine learning de manera eficiente. Azure Databricks proporciona un entorno unificado y colaborativo que cierra la brecha entre la ingeniería de datos y la ciencia de datos. Este curso basado en texto te guía desde los conceptos básicos de la ciencia de datos en la nube hasta la construcción y gestión de tus propias canalizaciones de machine learning. Obtendrás una comprensión sólida de cómo configurar espacios de trabajo, procesar datos a escala y rastrear tus experimentos de manera sistemática. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales de machine learning y la arquitectura del espacio de trabajo de Azure Databricks; * Preparar y transformar conjuntos de datos a gran escala utilizando dataframes de Spark; * Entrenar y ajustar modelos de machine learning utilizando bibliotecas populares de código abierto; * Rastrear experimentos, métricas y parámetros utilizando el seguimiento integrado de MLflow; * Registrar, versionar y gestionar modelos para su preparación para el despliegue; * Aplicar flujos de trabajo modernos para automatizar y escalar las canalizaciones de machine learning. El curso comienza con terminología esencial de la nube y la ciencia de datos antes de pasar a recorridos de código prácticos. Leerás explicaciones paso a paso, analizarás fragmentos de código del mundo real y completarás ejercicios escritos diseñados para reforzar tu aprendizaje. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores que son nuevos en Azure Databricks. No se requiere experiencia previa en machine learning en la nube, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza a construir soluciones escalables de machine learning en la nube hoy mismo.