Databricks Machine Learning: Construindo e implantando modelos

Muitos modelos de machine learning não conseguem gerar valor porque nunca saem da fase experimental. O Databricks fornece uma plataforma unificada que preenche a lacuna entre a ciência de dados e a implantação de produção. Através deste curso baseado em texto, você entenderá como aproveitar o Databricks para gerenciar todo o ciclo de vida do machine learning. Você passará de escrever código isolado para criar pipelines de ML escaláveis e colaborativos prontos para implantação no mundo real. O que você aprenderá: Entenda os conceitos fundamentais do espaço de trabalho do Databricks e os notebooks colaborativos; Explore a preparação de dados e a engenharia de recursos usando o Delta Lake; Treine e ajuste modelos de aprendizado de máquina usando bibliotecas populares no ambiente do Databriks; Acompanhe experimentos e parâmetros usando o rastreamento integrado do MLflow; Registre, Aplique as melhores práticas para treinamento de modelos escaláveis e automação básica de pipeline. O curso começa com a terminologia e a navegação essenciais do espaço de trabalho do Databricks e, em seguida, orienta você passo a passo através da preparação de dados, treinamento de modelos, acompanhamento de experimentos e gerenciamento de ciclo de vida. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, analistas e engenheiros de software que são novos no Databricks e querem aprender a operacionalizar modelos de aprendizado de máquina. Não é necessária experiência prévia com o Databricks, embora uma compreensão básica de Python e conceitos de aprendizado de máquina seja útil. Comece a ler hoje mesmo para dominar as ferramentas necessárias para criar fluxos de trabalho de machine learning prontos para produção.