Fondamenti di Machine Learning con Databricks

I moderni team di dati si affidano a Databricks per scalare le loro pipeline di machine learning, ma iniziare con il machine learning basato su cloud può sembrare scoraggiante. Questo corso semplifica il processo, guidandoti attraverso i concetti essenziali della scienza dei dati collaborativa. Passerete dalla comprensione della teoria di base del machine learning all'esecuzione sicura di flussi di lavoro end-to-end. Attraverso chiare spiegazioni scritte e walkthrough di codice passo-passo, imparerete come preparare i dati, addestrare i modelli e gestire l'intero ciclo di vita del machine learning. Cosa imparerai: Comprendere l'architettura fondamentale di Databricks e come supporta il machine learning; Preparare ed esplorare i dati utilizzando Delta Lake e tecniche di feature engineering di base; Addestrare modelli di machine learning utilizzando popolari librerie Python all'interno di notebook collaborativi; Tracciare esperimenti, parametri e metriche utilizzando il tracking MLflow integrato; Registrare e gestire le versioni dei modelli per flussi di lavoro di deployment strutturati; Applicare le basi della governance dei dati e della sicurezza ai tuoi asset di machine learning. Il corso inizia con definizioni fondamentali di machine learning e piattaforme dati cloud prima di passare alla preparazione pratica dei dati, all'addestramento dei modelli e alla gestione del ciclo di vita. Ogni concetto è rafforzato con chiari snippet di codice ed esercizi scritti. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, data engineer e analisti che sono nuovi a Databricks, senza alcuna esperienza pregressa di machine learning richiesta. Inizia a leggere oggi per costruire le tue basi nel machine learning collaborativo.