Aprendizagem automática em ação

A expansão de modelos de machine learning de um ambiente local para a produção de nível corporativo requer ferramentas poderosas e um fluxo de trabalho estruturado. Este curso baseado em texto orienta você pelos principais conceitos de ciência de dados em escala de nuvem usando o Databricks, permitindo que você gerencie todo o ciclo de vida do machine learning com confiança. Você fará a transição de entender os conceitos fundamentais de computação distribuída para construir, rastrear e implantar modelos prontos para produção. Através de explicações claras por escrito, passo a passo de código estruturado e exercícios conceituais, você dominará os fluxos de trabalho práticos usados por cientistas de dados para resolver problemas do mundo real em escala. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental do Databricks, PySpark e aprendizado de máquina distribuído. - Prepare e limpe conjuntos de dados em grande escala usando APIs modernas do Spark DataFrame. - Crie e treine modelos de aprendizado de máquina usando o Spark MLlib e integre bibliotecas populares de nó único. - Acompanhe experimentos, parâmetros e métricas usando o MLflow para garantir a reprodutibilidade. - Registre, versiona e implante modelos em endpoints de produção para atendimento em tempo real. - Aplique práticas modernas de MLOps, incluindo lojas de recursos e automação básica de pipeline. O curso começa com terminologia e configuração essenciais antes de passar sistematicamente pela preparação de dados, treinamento de modelos, rastreamento de experimentos e estratégias de implantação. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de datos e desenvolvedores que são novos no Databricks e querem criar soluções escaláveis de aprendizado de máquina. Nenhuma experiência prévia com computação distribuída é necessária, embora uma familiaridade básica com Python seja útil. Comece a ler hoje para dominar os fluxos de trabalho de machine learning escaláveis no Databricks.