Databricks Machine Learning en Acción

Escalar modelos de machine learning desde un entorno local a producción de nivel empresarial requiere herramientas potentes y un flujo de trabajo estructurado. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos centrales de la ciencia de datos a escala de nube utilizando Databricks, permitiéndote gestionar todo el ciclo de vida del machine learning con confianza. Pasarás de comprender los conceptos fundamentales de la computación distribuida a construir, rastrear y desplegar modelos listos para producción. A través de explicaciones escritas claras, recorridos de código estructurados y ejercicios conceptuales, dominarás los flujos de trabajo prácticos que utilizan los científicos de datos para resolver problemas del mundo real a escala. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental de Databricks, PySpark y el machine learning distribuido. - Preparar y limpiar conjuntos de datos a gran escala utilizando las modernas APIs de Spark DataFrame. - Construir y entrenar modelos de machine learning utilizando Spark MLlib e integrar bibliotecas populares de un solo nodo. - Rastrear experimentos, parámetros y métricas utilizando MLflow para garantizar la reproducibilidad. - Registrar, versionar y desplegar modelos en puntos finales de producción para servir en tiempo real. - Aplicar prácticas MLOps modernas, incluyendo almacenes de características y automatización básica de pipelines. El curso comienza con la terminología esencial y la configuración antes de avanzar sistemáticamente a través de la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, el rastreo de experimentos y las estrategias de despliegue. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores que son nuevos en Databricks y desean construir soluciones de machine learning escalables. No se requiere experiencia previa en computación distribuida, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para dominar los flujos de trabajo de machine learning escalables en Databricks.